公开(公告)号：CN115661459A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211363695.0

申请日：2022-11-02

Applicant: 安徽大学

Inventor： 杜秀全 ,  王召鹤 ,  邹军国 ,  吴昌雨

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/776 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/096 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明涉及一种使用差异信息的2D mean teacher模型，其是在mean teacher框架的基础上改进得到的。mean teacher框架是一个比较流行的半监督学习框架，很多优秀的半监督框架都是对其的改造。本发明在基础的mean teacher基础上，提取出学生模型的预测和教师模型的预测间的差异信息，然后通过约束提取出的差异信息，来保证学生模型和教师模型之间的预测一致性，保证二者可以互相学习。同时，为了进一步保证学生模型和教师模型间的一致性，从而提升模型性能，本发明利用提取的差异信息，对模型间的一致性损失进行了改进，使其能够更加关注图像的具有挑战性的区域。