基于PPYOLOE的師生互助訓(xùn)練半監(jiān)督目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)

摘要： 隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測技術(shù)成為當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一.目前主流的目標(biāo)檢測算法依賴于監(jiān)督學(xué)習(xí)方式，需要在大量有標(biāo)注圖像數(shù)據(jù)上訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，然而，無標(biāo)簽的數(shù)據(jù)易于獲取，而有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)收集起來通常很困難，標(biāo)注也耗時(shí)和耗力．為了解決數(shù)據(jù)標(biāo)注難以獲取的問題，提出了教師學(xué)生互助訓(xùn)練的半監(jiān)督目標(biāo)檢測(PPYOLOE-SSOD)算法．首先，同時(shí)訓(xùn)練一個(gè)學(xué)生模型... （共9頁）