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半监督目标检测

2023-11-04

（一）Soft Teacher
1.超实用半监督目标检测 Soft Teacher 及 MMDetection 最强代码实践
2.
3.GitHub上mmdetection上有一个关于SSOD这个的教程：SSOD tutorial
4.配置mmdetection3.x的官方教程环境：地址
5.softTeacher官方的介绍文档：地址
（二）PseCo
极市直播第101期丨ECCV2022-李钢-PseCo：FPN错位对齐，实现高效半监督目标检测
PseCo: Pseudo Labeling and Consistency Training for Semi-Supervised Object Detection

（三）MixMatch
强到没朋友的MixMatch半监督学习利器B站
（四）
前沿解读 | 图解半监督学习框架FixMatch

SSDA-YOLO：新的YOLOv5改进方法——用于跨域目标检测的半监督域自适应YOLO方法
SSDA-YOLO：用于跨域目标检测的半监督域自适应YOLO方法
SSDA-YOLO：用于跨域目标检测的半监督域自适应YOLO方法(知乎)

半监督目标检测yolo+FixMatch
目标检测半监督学习模型构建完成，实验效果比较好，只需要1张训练集，就可以在发票印章检测上达到0.952的mAP，模型采用yolov3-backbone和FixMatch策略
（五）MMDetection-based Toolbox for Semi-Supervised Object Detection
（六）paperwithcode上面半监督目标检测的相关内容
1.Efficient Teacher: Semi-Supervised Object Detection for YOLOv5（阿里最新的一篇论文，目前还没有开源）
（七）DataWhale
21岁，华科博士在读，我的赛事Top经验（和半监督有关的一个Datawhale的竞赛分享的内容，有思路，但是没有代码）
这个人的GitHub：https://github.com/vaew
（八）公子龙
神奇网站—「Kaggle Solutions」，里面有竞赛的顶级解决方案
说过很多遍了，实习、论文、竞赛三者中，竞赛是试错成本最低的，性价比最高的（一篇微信推文）
（九）Unbiased Teacher for Semi-Supervised Object Detection
GitHub
项目主页
（十）unbiased teacher-半监督目标检测
（十一）和域自适应相关的一个文章
Meta Correction: Domain-aware Meta Loss Correction for Unsupervised Domain Adaptation in Semantic Se
在这里插入图片描述
这张图来源于上面这篇博文

二、单阶段目标检测

在这里插入图片描述
• Towards End-to-end Semi-supervised Learning for One-stage Object Detection(厦大纪荣嵘团队)
• Efficient Teacher Semi-Supervised Object Detection for YOLOv5(阿里)
• SSDA-YOLO
1.Towards End-to-end Semi-supervised Learning for One-stage Object Detection
Paper: https://arxiv.org/pdf/2302.11299.pdf
Code: https://github.com/luogen1996/OneTeacher

三、目标检测的综述

1.现代目标检测故事 | 40+种网络架构大盘点！从基础架构ResNet到最强检测器Yolov7再到最新部署神器GhostNetV2

四、半监督学习

1.ICLR 2023 | SoftMatch: 实现半监督学习中伪标签的质量和数量的trade-off
2.ICLR 2023半监督学习最高分论文FreeMatch: 自适应阈值法

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