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有限数据的自训练和多任务学习：目标检测评估研究
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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
本文提出了一种半监督学习方法，使用自我训练在未标注数据上生成伪标签，实现像素级准确模型，同时提出了快速训练计划。在多个数据集上取得最优表现。
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关键要点
- 提出了一种半监督学习的方法，即自我训练范式。
- 通过用标注数据训练教师模型生成伪标签。
- 实现了像素级准确模型，减少了监督需求。
- 在 Cityscapes、CamVid 和 KITTI 数据集上取得了最优表现。
- 在跨域泛化任务上表现更佳。
- 提出了一种快速训练计划以减轻伪标签带来的计算负担。
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