CVPRMar, 2022

半监督目标检测的等比例蒸馏

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TL;DR本文讨论了半监督物体检测中的若干问题，提出了一种新的知识蒸馏框架 —— 尺度等价蒸馏（Scale-Equivalent Distillation，SED），来解决大尺度差异和类别不平衡等问题，实验证明该方法可显著提升检测结果。
semi-supervised object detectionknowledge distillationclass imbalancescale varianceperformance
发现论文，激发创造
  • 重新思考半监督目标检测对于航空影像中的尺度不平衡

    本文研究了半监督目标检测在航空图像中存在的尺度不平衡问题，并提出了适应性阈值判别、尺度再平衡标签分配和教师引导负样本学习等关键组件，以实现尺度无偏学习。通过对 DOTA-v1.5 基准上的广泛实验，证明了我们提出的方法在性能上优于现有竞争方法。

    Oct, 2023

  • 基于密集学习的半监督目标检测

    本研究提出了一种基于 DenSe Learning 的锚点自由的半监督目标检测算法，其中包含自适应过滤策略、聚合型教师以及跨尺度不确定性一致性正则化等多种新技术，与 MS-COCO 和 PASCAL-VOC 等数据集上得到的实验结果表明，该方法在半监督目标检测性能上取得了新的最优结果。

    Apr, 2022

  • 半监督式目标检测：近期研究和发展综述

    本文综述了半监督目标检测的五个方面，包括数据增强、数据标注、损失函数和常见基准数据集等。通过对各种方法的比较和分析，为读者提供了对该领域研究现状和未来发展方向的深入了解。

    Jun, 2023

  • 重访类别不平衡对于端到端半监督目标检测的影响

    本文提出了一种新的半监督目标检测方法，该方法在假标签生成器方面引入了新的学习机制以提高标签生成质量，并介绍了自适应阈值机制和 Jitter-Bagging 模块以提高边界框的精度和定位准确性，通过在教师网络上使用强调重和弱增强数据的严格监督来产生稳健的伪标签，在 MS-COCO 和 Pascal VOC 数据集上表现出色，且只需很少的标记数据即可实现 100％的监督表现。

    Jun, 2023

  • 半监督目标检测中伪标签的思考

    本文提出了一种基于置信度的伪标签方法，用于目标检测任务中的半监督目标检测。相较于现有方法，我们的方法可以更好地估计伪标签的分类和定位质量，并根据估计结果调整伪标签产生的阈值和权重，从而缓解类别不平衡和定位精度的问题。我们的实验结果表明，在 COCO 和 PASCAL VOC 数据集上，本方法可以使半监督目标检测的性能提升 1-2% AP，在有限标注的情况下，即使只使用 COCO 的 1-10% 标记数据，我们的方法也能将有监督基线方法的性能提高 10% AP。

    Jun, 2021

  • 基于插值的半监督学习用于对象检测

    本文提出了一种基于插值的半监督学习方法，ISD，用于目标检测任务，通过不同的损失函数适合不同模型输出类型的训练方式，有效提升了模型性能。

    Jun, 2020

  • S4OD: 单阶段目标检测的半监督学习

    本文提出一种动态自适应阈值策略，同时考虑伪标签的质量和数量，并提出一种模块计算单级检测器的伪标签回归不确定性，仅使用来自 COCO 的 10％标记数据，我们的方法在基于锚点和无锚点的检测器（RetinaNet 和 FCOS）上实现了 35.0％AP 和 32.9％。

    Apr, 2022

  • 综合关注自我蒸馏用于弱监督物体检测

    Comprehensive Attention Self-Distillation (CASD) is a new training approach for Weakly Supervised Object Detection (WSOD) that enables consistent object detection across different transformations of the same images by computing comprehensive attention and conducting self-distillation on the WSOD networks.

    Oct, 2020

  • 弱监督检测变压器技术推动新型目标检测的扩展

    本文提出一种弱监督检测变换器 (Weakly Supervised Detection Transformer) 方法，通过利用大规模预训练数据集的知识，实现对百余种新颖物体的检测，并优化多实例学习框架，从而在大规模新颖物体检测数据集上优于现有模型，在 WSOD 预训练中类别数量比图像数量的重要性更大。

    Jul, 2022

  • 即时教学：一种端到端的半监督目标检测框架

    本研究介绍了一个完全端到端的有效半监督物体检测框架 Instant-Teaching，使用了即时伪标记和扩展的弱 - 强数据增强进行教学。在 MS-COCO 和 PASCAL VOC 数据集上的实验证明了我们提出的方法优于现有方法。

    Mar, 2021