| 極市線上分享 第101期 |

一直以來(lái)，為讓大家更好地了解學(xué)界業(yè)界優(yōu)秀的論文和工作，極市已邀請(qǐng)了超過(guò)100位技術(shù)大咖嘉賓，并完成了100期極市線上直播分享。往期分享請(qǐng)前往?bbs.cvmart.net/topics/149，也歡迎各位小伙伴自薦或推薦更多優(yōu)秀的技術(shù)嘉賓到極市進(jìn)行技術(shù)分享，與大家一起交流學(xué)習(xí)~~

半監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種實(shí)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練策略，目標(biāo)是使用大量易獲得的無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)來(lái)提升網(wǎng)絡(luò)的性能。但是以前的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，都是針對(duì)分類(lèi)任務(wù)設(shè)計(jì)的，直接遷移到目標(biāo)檢測(cè)上，往往性能并不好。

在這次分享中，我們邀請(qǐng)到了南京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院博士生李鋼，為我們介紹他們中稿 ECCV 2022的工作：

PseCo: Pseudo Labeling and Consistency Training for Semi-Supervised Object Detection

“在這次分享中，我們分析了pseudo labeling和consistency training這兩個(gè)半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，并將其重新適配于目標(biāo)檢測(cè)。我們提出的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法PseCo，通過(guò)將FPN錯(cuò)位對(duì)齊，學(xué)習(xí)到了更強(qiáng)的尺度不變性；同時(shí)，我們對(duì)無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)也設(shè)計(jì)了新的優(yōu)化方法，讓檢測(cè)器對(duì)不準(zhǔn)確的偽標(biāo)簽更加魯棒。最終，PseCo在精度和訓(xùn)練效率上，都取得了SOTA的表現(xiàn)?！?/p>

01 直播信息

時(shí)間：2022年8月10日（周三）：20:00-21:00

主題：ECCV2022 PseCo：FPN錯(cuò)位對(duì)齊，實(shí)現(xiàn)高效半監(jiān)督目標(biāo)檢測(cè)

直播地址：https://live.bilibili.com/3344545

02 嘉賓介紹

李鋼

南京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院博士生，研究方向?yàn)槟繕?biāo)檢測(cè)，自監(jiān)督、半監(jiān)督學(xué)習(xí)，知識(shí)蒸餾。目前以第一作者在ECCV、AAAI、ACM MM等人工智能頂級(jí)會(huì)議發(fā)表論文多篇。曾在商湯研究院實(shí)習(xí)。

03 關(guān)于分享

?分享大綱1.目標(biāo)檢測(cè)的訓(xùn)練策略概述

2.半監(jiān)督條件下的目標(biāo)檢測(cè)

3.PseCo的方法介紹

4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與展望

?論文

PseCo: Pseudo Labeling and Consistency Training for Semi-Supervised Object Detection

arxiv：https://arxiv.org/abs/2203.16317

code：https://github.com/ligang-cs/PseCo

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