近日,商汤和上海AILab的研究团队在计算机视觉领域的顶级会议CVPR 2023上发表了一篇题为“Consistent-Teacher: Towards Reducing Inconsistent Pseudo-labels in Semi-supervised Object Detection”的文章,获得了4、5、5的超高得分。该研究探讨了半监督目标检测中伪标签不一致性的问题,并提出了一个名为Consistent-Teacher的...
作者:Edison_G 《Consistent-Teacher: Towards Reducing Inconsistent Pseudo-targets in Semi-supervised Object Detection》是一篇关于半监督目标检测的论文。该论文提出了一种新的方法,称为“Consistent-Teacher”,用于减少伪目标(pseudo-targets),这些伪目标是由于标签的不一致性而引入到训练中的错误对象。 一、总概述 ...
consistent-teacher的代码库包含两个重要的函数:‘indent_checker’和‘process_file’。我们将分别对这两个函数进行介绍: 1. indent_checker: 该函数被设计用来检查给定的源代码中的缩进是否一致。它从一个字符串列表(表示源代码的每一行)作为输入,并返回一个布尔值,指示给定的源代码是否满足一致的缩进要求。该函数...
《Consistent-Teacher: Towards Reducing Inconsistent Pseudo-targets in Semi-supervised Object Detection》是一篇关于半监督目标检测的论文。该论文提出了一种新的方法,称为“Consistent-Teacher”,用于减少伪目标(pseudo-targets),这些伪目标是由于标签的不一致性而引入到训练中的错误对象。总...
Consistent-Teacher:半监督目标检测超强SOTA 《Consistent-Teacher: Towards Reducing Inconsistent Pseudo-targets in Semi-supervised Object Detection》是一篇关于半监督目标检测的论文。该论文提出了一种新的方法,称为“Consistent-Teacher”,用于减少伪目标(pseudo-targets),这些伪目标是由于标签的不一致性而引入到训练中...
研究半监督目标检测时，本文探讨了半监督学习中的三个不一致性问题：assignment inconsistency, cls-reg sub-task inconsistency和temporal inconsistency。为解决这些问题，提出了Consistent-Teacher模型，设计了自适应采样匹配、3D-特征金字塔偏移模块以及高斯混合模块，这使得在CoCo和PASCAL数据集上取得了优异成绩...
论文代码 https://github.com/adamdad/consistentteacher Pytorch 关联比赛 本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可,转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接地址:https://www.flyai.com/paper_detail/71062 赞
Consistent Teacher COCO label+unlabel config | | |-- consistent_teacher_r50_fpn_coco_180k_1/2/5/10p.py | # Consistent Teacher COCO 1%/2%/5%/10% config | |-- consistent_teacher_r50_fpn_coco_180k_10p_2x8.py | # Consistent Teacher COCO 10% config with 8x2 GPU | |-- consistent...
原始邮件 发件人:"Xingyi Yang"< @.*** >; 发件时间:2024/1/17 14:29 收件人:"Adamdad/ConsistentTeacher"< @.*** >; 抄送人:"Code-of-Liujie"< @.*** >;"Mention"< @.*** >; 主题:Re: [Adamdad/ConsistentTeacher] Is this code's configurationrequirement definitely correct? (Issue #...
Consistent-Teacher主要分析了在ssod过程中,伪标签分配不一致的现象。 如下图,绿色表示gt box,红色表示伪标签box;红色点代表分配伪标签的锚框点;heatmap代表teacher网络预测的置信度分数(越大越亮),图中右侧的板子被错误预测为bear。 伪标签训练过程中的分配情况 分析导致上述情况的主要原因: 分类任务和回归任务的不...