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一致性正则化与代理标签的骨骼点云半监督分割

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计算机辅助骨科术前规划中,需要提取碎骨外表面并对骨骼外表面划分语义区域.基于监督学习的点云分割方法手工标注成本较高,费时费力.结合一致性正则化与代理标签的半监督分割方法两者的优点,提出一种针对人体骨骼语义分割的新型半监督学习方法.该方法从学生网络的输出中过滤出置性度较高的结果作为无标签数据的代理标签,用于和教师网络的输出做比对,从而训练学生网络的参数,然后根据学生网络的参数,更新教师网络的参数.实验表明,利用10％标注数据即可接近100％标注数据的精度,碎骨内外表面分割的平均交并比达到84.2％,股骨表面语义区域分割平均交并比达到94.3％.该方法能有效减少数据标注,从而降低数据标注成本并提高传统半监督学习方法的精度.
Consistent Regularization and Proxy Label based Bone Point Cloud Semi-Supervised Segmentation

周长虹、蒋俊锋、张文玺、黄瑞、张昊、陈亮

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河海大学物联网工程学院 常州 213022

溧阳市人民医院骨科 常州 213300

上海长海医院血管外科 上海 200433

常州锦瑟医疗信息科技有限公司 常州 213000

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半监督学习 骨骼语义分割 点云 一致性正则化 代理标签

国家自然科学基金

52075148

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.10.019

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(10)
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