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SemiPL: 面向事件声源定位的半监督方法
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为Cross Pseudo-Labeling（XPL）的新方法，用于半监督AVSL。XPL通过交互学习和交叉精炼机制避免了偏见积累，并结合软伪标签和课程数据选择模块以实现稳定训练。实验证明XPL在性能上优于现有方法，并减轻了确认偏见。
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关键要点
- 研究聚焦于半监督AVSL中的伪标签方法。
- 提出了一种名为Cross Pseudo-Labeling（XPL）的新方法。
- XPL通过交互学习和交叉精炼机制避免偏见积累。
- 结合软伪标签和课程数据选择模块以实现稳定训练。
- 实验证明XPL在性能上显著优于现有方法。
- XPL有效减轻了确认偏见。
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