GPT理解的CV：基于Yolov5的半监督目标检测

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关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID ｜ ComputerVisionGzq 学习群 ｜ 扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 主要贡献是提出了一种名为“Efficient Teacher”的半监督目标检测算法。与传统的监督学习算法不同，Efficient Teacher利用无标签数据进行训练，并且在训练过程中使用了半监督学习的方法。这种方法可以有效地利用无标签数据，减少过拟合的风险，并且可以提高模型的泛化能力。 注意：本文主要是GPT解读，如有差异请在留言指出！ 01 概要 半监督目标检测（SSOD）已经成功地提高了R-CNN系列和无锚检测器的性能。然而，一级基于锚的检测器缺乏生成高质量或灵活伪标签的结构，导致SSOD中存在严重的不一致性问题。在今天分享中，提出了一个高效的教师框架，用于可扩展和有效的基于单阶段锚的SSOD训练，该框架由密集检测器、 ………………………………