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狄利克雷分布
分布 图像分割1自监督与表征学习1
01 02
从 Softmax 到 Dirichlet：面向半监督语义分割的证据学习
From Softmax to Dirichlet: Evidential Learning for Semi-supervised Semantic Segmentation
用狄利克雷分布对类别概率建模，从分布视角给出原则性的不确定性估计，替代 softmax 置信度做伪标签筛选；HESS 将排他证据与集体证据解耦，可直接嵌入现有半监督分割框架提升伪标签可靠性。
证据深度部分标签学习：量化消歧不确定性
Evidential Deep Partial Label Learning to Quantify Disambiguation Uncertainty
把证据建模（Dirichlet 分布上的 belief/credibility）引入弱监督标签消歧，为视觉分类任务提供可复用的不确定性量化头，可直接替换 softmax 输出用于噪声标注下的可靠性预测。