CamoTeacher：玩转半监督伪装物体检测，双一致性动态调整样本权重 | ECCV 2024 - 晓飞的算法工程笔记

 原文中文，约8900字，阅读约需22分钟。发表于：。

论文提出了第一个端到端的半监督伪装目标检测模型CamoTeacher。为了解决半监督伪装目标检测中伪标签中存在的大量噪声问题，包括局部噪声和全局噪声，引入了一种名为双旋转一致性学习（DRCL）的新方法，包括像素级一致性学习（PCL）和实例级一致性学习（ICL）。DRCL帮助模型缓解噪音问题，有效利用

这篇论文提出了一个名为CamoTeacher的半监督伪装目标检测模型。为了解决伪标签中存在的噪声问题，引入了双旋转一致性学习方法，包括像素级一致性学习和实例级一致性学习。实验证明CamoTeacher在减少标注要求的同时，具有优越的性能。

半监督 工程 算法
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