基于对抗学习和一致性正则的半监督语义分割方法
来源：计算机应用与软件杂志2025年第1期北京时间：
作者：冯兴杰, 南博公
摘要：为了降低语义分割任务对像素级标签的需求，提出一种基于对抗学习和Mean teachers模型的半监督语义分割方法。该方法训练过程分为两个阶段，第一阶段在分割网络之后连接判别网络，通过对抗学习使分割网络预测结果逐渐接近真实标签；第二阶利用第一阶段的网络参数做指数移动平均得到教师网络，与分割网络做一致性训练，使模型性能进一步提升。使用PASCAL VOC 2012数据集进行实验，结果表明在使用相同数量的标签训练下，该方法的分割图的质量和评价指标mIoU优于现有半监督语义分割方法。
关键词：语义分割, 半监督学习, 对抗学习, 一致性正则
