文章目录1. Java 学习路线1.1 JavaSE1.1.1 C 语言基础1.1.2 面对对象程序设计C++1.1.3 Java 基础1) 基础2) GUI3) 网络编程4) 多线程5) 注解和反射1.2 JavaEE1.2.1 SSM1) Web基础TomcatServletJSP2) Mybatis3) Spring4) SpringMVC5) Mybatis-Plus1.2.2 Sprin

项目源代码 https://gitee.com/fakerlove/jsoup文章目录2. http-client 讲解2.1 get 请求2.2 get带请求工具类发送请求2.3 Post 请求2.4 Post 带参数2.5 连接池2.6 参数2. http-client 讲解2.1 get 请求请求的网址https://www.baidu.comjava 代码package com.ak;im

https://gitee.com/fakerlove/rabbitmq文章目录4. Java 使用rabbitmq4.1 直连模型--Helloword引入依赖创建开发生产者发布成功建立消费者查看是否被消费工具类使用测试项目结构4.2 work quene 任务模型创建生产者创建消费者消息自动确认机制4.3 fanout 模型开发生产者开发消费者4.4 Routing4.4.1 直连开发生产者开

教程原稿 https://gitee.com/fakerlove/joker-nacos文章目录3. 整合SpringCloud(配置中心+服务发现)3.1 写配置3.2 创建父工程demo3.3 创建nacos-provider 子工程pom 文件创建bootstrap.yml创建主程序创建controller3.4 创建nacos-consumer 子工程pom 文件创建bootstrap.y

https://gitee.com/fakerlove/Data-Structure文章目录5. 树5.1 概念5.2 二叉树5.2.1 树的定义和特征深度5.2.2 树的遍历1) 给出中后，输出前序5.3 树，森林5.3.1 树的存储结构5.3.2 森林与二叉树的转换1) 树转换为二叉树2) 森林转换为二叉树3) 二叉树转换为树4) 二叉树转换为森林5) 常见考点5.3.3 遍历5.3.4 线索

语义分割是计算机视觉中一个重要而热门的研究领域，其重点是根据图像中像素的语义对其进行分类。然而，监督式深度学习需要大量的数据来训练模型，并且逐像素标记图像的过程既耗时又费力。本文旨在对半监督语义分割领域中伪标签方法的最新研究成果进行全面和有组织的综述，从不同的角度对其进行分类，并针对具体的应用领域提出具体的方法。此外，我们还探索了伪标签技术在医学和遥感图像分割中的应用。最后，针对目前存在的挑战，提

基于卷积神经网络的医学图像分割方法以其优异的性能得到越来越多的应用。然而，它们很难捕获远程依赖关系，而远程依赖关系对于准确建模全局上下文相关性至关重要。由于能够通过扩展接受域来建立长期依赖关系的模型，基于转换器的方法已经获得了突出的地位。受此启发，我们提出了一种结合卷积神经网络和Transformer架构的先进二维特征提取方法。更具体地说，我们引入了一个并行编码器结构，其中一个分支使用ResNet

由于难以获取大量标记数据，半监督学习在医学图像分割中正成为一种有吸引力的解决方案。为了利用未标记数据，目前流行的半变量方法（如时态集成、均值教师）主要对未标记数据施加数据级和模型级的一致性。在本文中，我们认为除了这些策略之外，我们还可以进一步利用辅助任务和考虑任务级一致性来更好地从未标记数据中挖掘有效的表示来进行分割。

摘要医学图像分割方法通常被设计为全监督的，以保证模型的性能，这需要大量的专家注释样本，成本高，费力。半监督图像分割可以利用大量未标记图像和有限的标记图像来缓解这一问题。然而，由于伪标签中潜在的噪声和特征空间中的类可分性不足，从大量未标记图像中学习鲁棒的表示仍然是一个挑战，这削弱了现有半监督分割方法的性能。针对上述问题，我们提出了一种新的半监督分割方法–校正对比伪监督(RCPS)，该方法将校正伪监督

摘要深度学习方法在医学图像分割任务中的成功与否，很大程度上依赖于大量标注数据的监督训练。另一方面，生物医学图像的注释需要领域知识，可能是费力的。近年来，对比学习在学习图像的潜在表征方面表现出了巨大的潜力。现有的工作已经探索了它在生物医学图像分割中的应用，其中只有一小部分数据被标记，通过基于自我监督对比学习的训练前阶段，不使用任何标签，然后只对标记的部分数据进行监督微调阶段。在本文中，我们建立了通过