遥感图像中的弱半监督目标检测
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。利用弱监督的深度学习模型和少量边界框标记图像，可以在遥感图像中检测物体，从而减少对边界框标记的依赖，提高模型性能。
该文章介绍了半监督领域通用目标检测（SS-DGOD）和弱监督领域通用目标检测（WS-DGOD）两种新的问题设置，利用师生学习框架在有限的标记数据和多个无标记或弱标记数据进行训练。研究结果显示，训练的目标检测器在此设置下明显优于基线检测器，并且与无监督领域自适应（UDA）设置下训练的目标检测器性能相媲美或更好，同时无需使用目标领域数据进行训练。
