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公开(公告)号：CN117636123A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311592047.7
申请日：2023-11-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督目标检测的实验仪器检测方法，包括构建教师模型和学生模型，采集实验仪器数据，构建带标签数据集和无标签数据集获得有监督数据和无监督数据，将该数据分别输入到学生模型和教师模型进行训练，教师模型生成带伪标签图像指导学生模型训练，学生模型的参数变化传递给教师模型；使用自适应损失函数训练学生模型得到最终检测器进行图片预测，获得检测结果。本发明有效缓解了现实场景中大量标注数据获取不易的问题，使用的教师学生模型采用轻量级一阶段目标检测网络减小了运算量，引入的混合自注意卷积提高了小目标检测精度。
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