基于连续预测的半监督学习：图像语义标注的创新与突破.docx

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2025-10-27 发布于上海
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基于连续预测的半监督学习：图像语义标注的创新与突破

一、绪论

1.1研究背景

在当今数字化时代，图像数据呈现出爆炸式增长的态势，如何高效、准确地理解和分析这些图像数据成为了计算机视觉领域的核心任务之一。图像语义标注作为图像识别技术的关键环节，旨在为图像中的每个像素或区域分配一个语义标签，从而实现对图像内容的高层次理解。例如，在自动驾驶场景中，需要对摄像头拍摄到的道路图像进行语义标注，区分出车辆、行人、交通标志等不同元素，以便车辆做出正确的行驶决策；在医学影像分析中，对X光、CT等图像进行语义标注，能够帮助医生准确识别病变区域，辅助疾病诊断。

传统的图像语义标注主要依赖于监督学习方法，该