Jan, 2024

可信的半监督开放场景物体检测教师

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 无偏半监督目标检测教师

    本文研究半监督物体检测 (SS-OD) 中的伪标签偏差问题并引入一种名为 “Unbiased Teacher” 的方法，通过对过度自信的伪标签进行分类均衡损失，共同训练一个学生和逐渐进步的老师，最终在 COCO 标准、COCO 附加和 VOC 数据集上使现有的最先进方法显著提高 6.8 绝对 mAP，当只使用 0.5、1、2％的标记数据时，相对于有监督的基线，实现了约 10 mAP 的提高。

    Feb, 2021

  • 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

  • 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

  • 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

  • 半监督遥感图像目标检测中的非策划未标记数据

    我们在遥感图像目标检测中探讨了一种在未筛选的未标记数据上进行半监督学习的方法，该方法使用标记的分布数据动态构建类别特征库，并通过与特征库中的条目进行比较计算 OOD 分数，有效过滤 OOD 样本。通过在 DIOR 和 DOTA 两个广泛使用的遥感目标检测数据集上进行的实验，我们证明了我们提出的方法在 RSIs 中实现开放集半监督目标检测方面具有卓越的性能和效果。

    Oct, 2023

  • 教师协作的半监督目标检测

    利用半监督物体检测方法 (SSOD) 的 Collaboration of Teachers Framework (CTF) 可以提高未标记数据的利用率，避免伪标签的循环数据流确认偏差，并且可以与其他主流 SSOD 方法集成。

    May, 2024

  • 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

  • 半监督对象检测的主动教师

    本文研究了教师 - 学生学习的数据初始化问题，并提出了一种称为 Active Teacher 的新算法，用于半监督目标检测。Active Teacher 可以最大限度地利用有限的标签信息来提高半监督的性能。我们在 MS-COCO 基准测试上进行了大量实验，并将 Active Teacher 与一组最近提出的半监督目标检测方法进行了比较，结果表明 Active Teacher 具有较高的性能，并能够在大大减少标签预算的情况下实现完全监督性能，这对于实际应用的数据注释提供了有用的经验知识。

    Mar, 2023

  • SOOD：半监督定向物体检测

    本文提出了一种新型的半监督定向目标检测模型，通过两种损失函数来提供更好的监督，实现对航空场景中定向目标检测的有效探索，超越了现有的半监督目标检测方法，并在 DOTA-v1.5 基准测试中达到了更好的效果。

    Apr, 2023