LEOD: 事件相机的标签高效目标检测
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。LEOD 是第一个能够节省标签的事件感知目标检测框架，通过弱监督、半监督和自监督学习机制，利用有限标签在未标记事件上生成伪标签，并通过双向推理和基于跟踪的后处理提高伪标签的质量。通过引入新的实验协议，在 Gen1 和 1Mpx 数据集上评估基于事件感知的节约标签的目标检测任务，LEOD 在各种标签比率下始终优于基准方法，甚至在所有标记数据都可用时达到了新的最优结果。此外，LEOD...
LEOD是一个节省标签的事件感知目标检测框架，通过弱监督、半监督和自监督学习机制生成伪标签，并通过双向推理和基于跟踪的后处理提高伪标签质量。LEOD在实验中表现优于基准方法，甚至在所有标记数据可用时达到最优结果。LEOD方法可应用于改进更大的检测器。
