Machine learningDeep learning / NLP / CV

Félfelügyelt objektumdetektálás

A félfelügyelt objektumdetektálás egy kis címkézett képadatkészleten és egy nagy címkézetlen képadatkészleten képezi a detektort. Egy tanár modell álcímkéket generál a címkézetlen képekhez, és egy diák modell mind a valós, mind az álcímkézett adatokból tanul, drámaian csökkentve a költséges manuális, határolókeret-annotációs terhet, miközben a teljesen felügyelt kiindulási alapokhoz képest versenyképes pontosságot ér el.

Megnyitás itt: MethodMindHamarosanVideóHamarosanDownload slides

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Források

  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

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

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

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Hivatkozik rá

ScholarGateSemi-supervised Object Detection (Semi-supervised Object Detection (Pseudo-label / Mean-Teacher Paradigm)). Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/deep-learning/semi-supervised-object-detection · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026