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CVPR 2023【已开源】| 上海大学&百度重量发布,抑制歧义的半监督学习方法,单阶段检测算法提点显著!
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利用基础的半监督对象检测 (SSOD) 技术,单级检测器相较于双级框架往往只能实现有限的性能提升。我们的研究发现,这个问题的根源主要来自两种歧义:1)选择歧义,即所选的伪标签准确性不足,因为分类分数无法准确反映定位质量;2)分配歧义,这是由于样本在伪标签分配中被误配给错误的标签,通常因为该策略被遗漏的对象和不准确的伪框误导。为了解决这两大问题,我们推出了一种面向单级检测器的抗歧义半监督学习 (ARSL) 方法。具体而言,为了缓解选择歧义,我们提出了联合置信度估计 (JCE) ,这种方法能够有效联合伪标签的分类和定位质量的量化。针对分配歧义,我们引入了任务分离分配 (TSA) 以根据像素级预测进行标签分配,而非依赖不可靠的伪框。TSA采用了"分而治之"的策略,针对分类和定位任务分别进行积极样本利用,使其对分配歧义的处理更为稳健。综合实验表明,ARSL 成功地缓解了歧义问题,并在 MS COCO 和 PASCAL VOC 上实现了最先进的 SSOD 性能。 论文标题:Ambiguity-Resistant Semi-Supervised Learning for Dense Object Detection 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2303.14960.pdf 源代码链接:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection
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