Machine learningDeep learning / NLP / CV

अर्ध-पर्यवेक्षित वस्तु पहचान (Semi-supervised Object Detection)

अर्ध-पर्यवेक्षित वस्तु पहचान एक छोटे लेबल वाले छवि सेट और एक बड़े बिना लेबल वाली छवि सेट पर एक डिटेक्टर को प्रशिक्षित करती है। एक शिक्षक मॉडल (teacher model) बिना लेबल वाली छवियों के लिए छद्म-लेबल (pseudo-labels) उत्पन्न करता है, और एक छात्र मॉडल (student model) वास्तविक और छद्म-लेबल वाले दोनों डेटा से सीखता है, जिससे पूरी तरह से पर्यवेक्षित आधार रेखाओं के साथ प्रतिस्पर्धी सटीकता प्राप्त करते हुए महंगी मैन्युअल बाउंडिंग-बॉक्स एनोटेशन की आवश्यकता काफी कम हो जाती है।

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स्रोत

  1. Sohn, K., Zhang, Z., Li, C.-L., Zhang, H., Lee, C.-Y., & Pfister, T. (2020). A Simple Semi-Supervised Learning Framework for Object Detection. arXiv preprint arXiv:2005.04757. link
  2. Liu, Y.-C., Ma, C.-Y., He, Z., Kuo, C.-W., Chen, K., Zhang, P., Wu, B., Kira, Z., & Vajda, P. (2021). Unbiased Teacher for Semi-Supervised Object Detection. ICLR 2021. link

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ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Object Detection (Pseudo-label / Mean-Teacher Paradigm). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/semi-supervised-object-detection

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इनमें संदर्भित

ScholarGateSemi-supervised Object Detection (Semi-supervised Object Detection (Pseudo-label / Mean-Teacher Paradigm)). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/deep-learning/semi-supervised-object-detection · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026