标签减半精度不减
仅用20%标注数据即可实现LDED过程局部质量的实时预测，大幅降低数据标注成本。
Fenglei, Zheng · 谢罗峰 · Bai, Qingsong · Zhu, Yangyang · 殷鸣 · Yuhang, Zhang · Kaiyu, Niu
Additive Manufacturing 2025
只用60%标注数据就能达到全监督模型使用全部标注时的最高准确率。
即使标注数据降至20%，预测准确率仍有83.8%，显著降低标注时间与成本。
该方法不同于传统依赖数据增广来强制一致性正则化的半监督学习，而是通过域级样本构建和残差连接等设计增强特征提取。
基于同轴熔池图像，能实时预测LDED过程中的局部质量属性。