ScholarGate
Pembantu
Machine learningDeep learning / NLP / CV

Pengesanan Objek Separa-Seliaan

Pengesanan objek separa-seliaan melatih pengesan pada set imej berlabel yang kecil dan set imej tidak berlabel yang besar. Model guru menjana label pseudo untuk imej tidak berlabel, dan model pelajar belajar daripada data berlabel sebenar dan pseudo, mengurangkan beban anotasi kotak pembatas manual yang mahal secara mendadak sambil mencapai ketepatan yang setanding dengan garis dasar seliaan penuh.

Buka dalam MethodMindTidak lama lagiVideoTidak lama lagiDownload slides

Baca kaedah sepenuhnya

Ahli sahaja

Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian ini.

Log masuk

Method map

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

Sumber

  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

Cara memetik halaman ini

ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Object Detection (Pseudo-label / Mean-Teacher Paradigm). ScholarGate. https://scholargate.app/ms/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

Dirujuk oleh

ScholarGateSemi-supervised Object Detection (Semi-supervised Object Detection (Pseudo-label / Mean-Teacher Paradigm)). Dicapai 2026-06-15 daripada https://scholargate.app/ms/deep-learning/semi-supervised-object-detection · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026