公开(公告)号：CN116563687A

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202310669796.9

申请日：2023-06-07

Applicant: 厦门大学

Inventor： 纪荣嵘 ,  周奕毅 ,  孙嘉沐

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/766 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/096

Abstract: 一种面向半监督指向性目标检测的教师‑学生网络方法，属于图像处理技术领域。通过利用少量的有标签数据和大量的无标签数据来提升模型性能并减少标注成本。教师网络为无标签数据预测伪标签，学生网络同时学习有标签数据和伪标签。为了解决半监督REC中的两个关键挑战，即稀疏监督信号和更差的伪标签噪声，提出基于注意力的模仿学习模块(AIL)和自适应伪标签加权模块(APW)。AIL模块可以帮助学生网络模仿教师的密集行为，从而获得足够的监督信号。APW模块可以帮助模型自适应地调整具有不同质量的伪标签的贡献，从而避免模型偏置。此种教师‑学生网络方法能够有效解决半监督指向性目标检测问题。