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。
文章预览
点击下方 卡片 ，关注“ CVer ”公众号 AI/CV重磅干货，第一时间送达 点击进入—> 【Mamba/多模态/扩散】交流群 添加微信号：CVer111，小助手会拉你进群！ 扫描下方二维码，加入CVer学术星球 ！ 可以获得最新顶会/顶刊上的论文idea 和 CV从入门到精通资料，及最前沿应用 ！发论文/搞科研/涨薪，强烈推荐！ 作者丨VincentLee | 转 载自：晓飞的算法工程笔记 导读 论文提出了第一个端到端的半监督伪装目标检测模型CamoTeacher。为了解决半监督伪装目标检测中伪标签中存在的大量噪声问题，包括局部噪声和全局噪声，引入了一种名为双旋转一致性学习（DRCL）的新方法，包括像素级一致性学习（PCL）和实例级一致性学习（ICL）。DRCL帮助模型缓解噪音问题，有效利用伪标签信息，使模型在避免确认偏差的同时可以获得充分监督。广泛的实验验证了CamoTeacher的优
………………………………
