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弱监督目标检测的周期引导标记
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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
该研究提出了循环引导标记（CBL）框架，通过引入可靠的教师网络的排名信息来优化MIDN的伪标签质量。CBL框架通过类别特定排名蒸馏算法，指导MIDN在相邻提议中分配更高的分数。实验证明CBL框架在主流数据集上具有优越性能。
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关键要点
- 该研究提出了循环引导标记（CBL）框架。
- CBL框架通过引入可靠的教师网络的排名信息来优化MIDN的伪标签质量。
- 使用类别特定排名蒸馏算法指导MIDN在相邻提议中分配更高的分数。
- 实验证明CBL框架在主流数据集上具有优越性能。
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