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计算机视觉中的少标注学习：图像分类和目标检测任务应用
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种半监督方法，使用学生-教师架构进行学习，避免依赖教师模型生成的伪标签的敏感后处理。在半监督目标检测基准上评估，优于先前的方法，为在此设置中使用类似的目标检测方法开辟了新的可能性。
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关键要点
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提出了一种针对少批注学习设置的半监督方法。
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使用学生-教师架构进行学习。
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避免依赖教师模型生成的伪标签的敏感后处理。
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在半监督目标检测基准 COCO 和 Pascal VOC 上评估了方法。
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在标注稀缺的情况下优于先前的方法。
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为在此设置中使用类似的目标检测方法开辟了新的可能性。
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