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CPR++：通过单一粗糙点监督进行物体定位
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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
本文介绍了一种基于点注释的弱监督目标检测方法，使用Point DETR模型训练。实验结果显示，该方法在MS-COCO数据集上使用20%的样本标注数据时，性能达到33.3 AP，比FCOS强基线模型高出2.0 AP。点注释还能提高各类AR指标10个点以上。
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关键要点
- 提出了一种基于点注释的弱监督目标检测方法。
- 引入了Point DETR模型进行训练。
- 在MS-COCO数据集上使用20%的样本标注数据时，取得了33.3 AP的性能。
- 该方法比FCOS强基线模型高出2.0 AP。
- 点注释在各类AR指标上可提高10个点以上。
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