CVPRMar, 2023

稠密目标检测的抗歧义半监督学习

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TL;DR提出了一种对抗 Selection ambiguity 和 Assignment ambiguity 的 Ambiguity-Resistant Semi-supervised Learning (ARSL) 方法，使用 Joint-Confidence Estimation 和 Task-Separation Assignment 等技术来提高 Semi-Supervised 目标检测的性能，实验表明该方法取得了最先进的性能。
semi-supervised object detectionone-stage detectorsjoint-confidence estimationtask-separation assignmentstate-of-the-art performance
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • PseCo: 半监督目标检测的伪标注和一致性训练

    本文深入研究了半监督目标检测（SSOD）中的两个关键技术，即伪标记和一致性训练，并提出了针对它们的一些问题的解决方案。在 COCO 基准测试中，我们的方法 PseCo 在 1％、5％和 10％标记比下的性能分别超过了 Soft Teacher 的 2.0，1.8 和 2.0 个点，且 SSOD 的学习效率显着提高。

    Mar, 2022

  • WSSOD: 弱监督和半监督目标检测的新流水线

    本文提出了一种弱 / 半监督目标检测框架 (WSSOD)，通过在联合数据集上训练代理检测器，进而在弱标注图像上预测伪包围框，提出了弱监督损失 (WSL)、标签注意力和随机伪标签采样策略来放宽当前半监督流程的假设，并为检测管道的有效性带来额外的改进。这个框架在 PASCAL-VOC 和 MSCOCO 基准测试中展示了显著的性能，只有三分之一的注释数据就能达到与完全监督相同的高性能。

    May, 2021

  • 基于数据不确定性引导的半监督目标检测多阶段学习

    本文提出了基于数据不确定性引导的多阶段学习方法和图像不确定性引导简单数据选择和感兴趣区域重新加权方法，能够充分考虑不同类型的未标记图像并将不同阶段的模型集成在一起，从而使半监督目标检测器更加聚焦于更可靠的知识，实验结果表明，该方法与基线方法相比具有显著的优势。

    Mar, 2021

  • 可信的半监督开放场景物体检测教师

    通过采用可信教师模型，本研究提出了一种端到端框架，使用灵活的标签来防止不确定的伪标签对模型的误导，逐步减少其不确定性，并通过其他可信伪标签的指导有效地抑制 O-SSOD 引起的负面影响，并且在实证结果中显著优于现有的对应模型。

    Jan, 2024

  • 半监督物体检测中的低置信度样本挖掘

    该论文提出了一种新颖的低置信度样本挖掘方法（Low-Confidence Samples Mining，LSM），该方法能够有效地利用低置信度的伪标签实现半监督目标检测（SSOD），并通过自蒸馏的方法弥补两者的不足，该方法在 5% 标注比率下，相对于最先进的方法，在 MS-COCO 基准测试中提高了 3.54％的 mAP。

    Jun, 2023

  • 利用主动教学提升遥感图像中的半监督目标检测

    我们提出了一种利用师生网络 (SSOD-AT) 来增强遥感图像半监督目标检测 (SSOD) 的新型主动学习 (AL) 方法，该方法利用 RoI 比较模块 (RoICM) 生成高置信度伪标签，同时使用 RoICM 识别不确定度前 K 个图像，并引入多样性准则来减少人工标注中的冗余。实验证明，我们的方法在遥感图像中的目标检测方面优于现有方法。

    Feb, 2024