Jul, 2024

SOOD++：利用无标签数据提升有向物体检测

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TL;DR通过使用无标签数据提升目标检测器的半监督方法，我们提出了一种简单而有效的半监督定向目标检测方法 SOOD++，该方法在多方向对象和航拍图像方面获得了较好的结果。
semi-supervised object detectionmulti-oriented objectsaerial imagespseudo-labelsgeometric information
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • SIOD: 单个实例、每个图像每个类别的物体检测标注

    提出 Single Instance annotated Object Detection (SIOD) 及其所使用的 Dual-Mining 方法来进行半监督目标检测，此方法只需要一个样本的注释信息，且在 MS COCO 数据库实验中效果显著。

    Mar, 2022

  • 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

  • 在线开放式半监督物体检测：基于半监督异常点过滤的方法

    本文提出了一种新的端到端在线架构来改进和提高开放集装箱半监督目标检测的性能和效率，并在 COCO 数据集上取得了最佳表现。

    May, 2023

  • 遥感图像中的弱半监督目标检测

    利用弱监督的深度学习模型和少量边界框标记图像，可以在遥感图像中检测物体，从而减少对边界框标记的依赖，提高模型性能。

    Nov, 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

  • 半监督开放世界物体检测

    本研究提出了一种名为 SS-OWOD 的半监督开放世界检测方法，该方法通过减少注释成本，利用特征对齐和伪标签策略在遥感物体检测中取得了良好的效果。

    Feb, 2024