【論文筆記】Suggestive Annotation: A Deep Active Learning Framework for Biomedical Image Segmentation
一 概述 1.本文研究的問題爲： 在有限的標註工作中，哪些樣例應當被標註，以此可以實現最好的識別效果。 2.解決方法： 設計了 一種結合了FCN和主動學習的深度主動學習框架 ，通過在最有效的註釋區域提出有判斷力的建議，來顯著減少註釋工作量。 文章使用FCN產生的不確定性和相似性信息，組成最大集覆蓋問題的廣義版本，來決定最具代表性和不確定性的區域來註釋。 選擇 主動學
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