TEAL：適用於低預算語意分割的 Token 空間高效主動學習

Apple 研究人員（與 University of Waterloo 合作）提出 TEAL，這是首個建構於凍結 ViT 表徵之上的像素級主動學習框架，透過兩級 MaxHerding 策略直接在原生 token 晶格上選取多樣化候選，並以基於 margin 的不確定性進行精煉。在每張影像僅標註一個像素的情況下，TEAL 在 CamVid、Cityscapes、ADE20K 與 Pascal Context 上相較最強基線最高提升 +24.36 mIoU，僅用 10 px 即達到全監督效能的最高 97%。