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前言 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的优越性能，同时显著降低了标注要求。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 来源 ：晓飞的算法工程笔记 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 论文: CamoTeacher: Dual-Rotation Consistency Learning for Semi-Supervised Camouflaged Object Detection 论文地址：https://arxiv.org/abs
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