Machine learningDeep learning / NLP / CV
半教師あり物体検出
半教師あり物体検出は、少量のラベル付き画像セットと大量のラベルなし画像セットで検出器を訓練します。教師モデルがラベルなし画像に疑似ラベルを生成し、生徒モデルが実データと疑似ラベル付きデータの両方から学習することで、高価な手動バウンディングボックスアノテーションの負担を劇的に削減しつつ、完全教師ありベースラインに匹敵する精度を達成します。
手法の全文を読む
会員限定
ログイン無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
出典
- 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 ↗
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Object Detection (Pseudo-label / Mean-Teacher Paradigm). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/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.
- インスタンスセグメンテーション深層学習↔ compare
- 物体検出深層学習↔ compare
- 半教師あり畳み込みニューラルネットワーク深層学習↔ compare
- 半教師あり画像分類深層学習↔ compare
- 物体検出における転移学習深層学習↔ compare
- 弱教師あり物体検出深層学習↔ compare