《基于深度半监督学习的目标检测综述》泛读

基于深度半监督学习的目标检测方法分为

1、生成式方法

2、一致性正则化方法

3、基于图的方法

4、伪标记方法和混合方法

然后基于常用数据集

对典型方法进行了性能对比,最后分析了其挑战和发展趋势,旨在为相关研究提供参考

收获就是:

1、这篇论文将目前主流的所有的方法进行了归类,对于不同方法列表进行了对比,在不同的数据集上也有对比

2、对比数据很多,mAP对比,其他指标对比等等

3、多放图、多画表

4、数据对比越多越好,在不同的数据集上对比,越多越好

相关推荐
麟城Lincoln42 分钟前
【Linux-云原生-笔记】Apache相关
linux·笔记·云原生·apache·webserver
wu27901 小时前
MYSQL笔记2
数据库·笔记·mysql
源之缘-OFD先行者1 小时前
基于YOLOv11的无人机目标检测实战(Windows环境)
人工智能·yolo·目标检测
小关会打代码1 小时前
每天学习一个Python库之正则表达式库(re)
python·学习·re
CoovallyAIHub1 小时前
从大象到老鼠,FPN如何一次搞定?多尺度检测核心解析
深度学习·算法·计算机视觉
The_cute_cat2 小时前
SQL的初步学习(二)(以MySQL为例)
sql·学习·mysql
蹦蹦跳跳真可爱5892 小时前
Python----目标检测(使用YOLOV8网络训练人脸)
人工智能·python·yolo·目标检测
AI视觉网奇2 小时前
docker 安装windows
人工智能·深度学习
西岭千秋雪_2 小时前
RabbitMQ队列的选择
笔记·分布式·学习·rabbitmq·ruby
人帅气质佳A2 小时前
【论文阅读】HCCF:Hypergraph Contrastive Collaborative Filtering
人工智能·深度学习