Запис доказів методу
Semi-supervised Object Detection
Semi-supervised object detection trains a detector on a small labeled image set and a large unlabeled image set. A teacher model generates pseudo-labels for unlabeled images, and a student model learns from both real and pseudo-labeled data, dramatically reducing the expensive manual bounding-box annotation burden while achieving accuracy competitive with fully supervised baselines.
Запис джерела
Цитати скопійовано дослівно з вихідного запису методу. Вони не передбачають перевірки на рівні тверджень.
Semi-supervised Object Detection (Pseudo-label / Mean-Teacher Paradigm)
Запис таксономічного методу · ml-model / deep-learning
- 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. · URL
- 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. · URL
Відібрані твердження
Твердження збережено в журналі доказів, кожне зі своєю оцінкою.
Відібраних тверджень ще немає
Цей перегляд не вигадує оцінку твердження, якщо в журналі її немає.
Пов'язані методи
Згенеровано з графа методів і показано як рекомендовані системою зв'язки — жодне твердження доказів не передбачається.