ECCV 2024｜CamoTeacher：半监督伪装物体检测新框架，刷新SOTA

主要观点总结

本文介绍了一种名为CamoTeacher的半监督伪装物体检测框架，针对伪装物体检测任务中伪标签存在的噪声问题，提出了双旋转一致性学习（DRCL）的新方法。实验结果表明，CamoTeacher在四个基准数据集上取得了显著效果。

关键观点总结

关键观点1: 引入CamoTeacher作为半监督伪装物体检测框架

CamoTeacher结合了一种名为Dual-Rotation Consistency Learning（DRCL）的新方法，以解决伪标签中的噪声问题。

关键观点2: DRCL方法包括像素级一致性学习（PCL）和实例级一致性学习（ICL）

PCL通过比较不同旋转视图的伪标签计算像素级不一致性，反映实际误差；ICL根据伪标签的实例级一致性调整各个伪标签的重要性。

关键观点3: 实验设置与结果

在四个基准数据集上进行实验，结果显示CamoTeacher在与半监督学习方法相比方面达到了先进水平，并显著降低了标注要求。

关键观点4: CamoTeacher的贡献

为未来半监督伪装物体检测的研究提供了一个简单而有效的基准；解决了半监督伪装物体检测中伪标签中大量噪声的问题；相较于完全监督设置，取得了显著的改进。

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