Boosting Semi-Supervised Learning by Exploiting All Unlabeled Data

Author:

Chen Yuhao1,Tan Xin2,Zhao Borui1,Chen Zhaowei1,Song Renjie1,Liang Jiajun1,Lu Xuequan3

Affiliation:

1. MEGVII Technology

2. East China Normal University

3. Deakin University

Publisher

IEEE

Reference44 articles.

1. Fmix: Enhancing mixed sample data augmentation;harris;ArXiv Preprint,2020

2. ST++: Make Self-trainingWork Better for Semi-supervised Semantic Segmentation

3. Semi-supervised learning by entropy minimization;grandvalet;NeurIPS,0

4. Dash: Semi-supervised learning with dynamic thresholding;xu;ICML,0

5. Selfmatch: Combining contrastive self-supervision and consistency for semi-supervised learning;kim;ArXiv Preprint,2021

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