CVPR20221 Dense Learning based Semi-Supervised Object Detection[CVPR2022] Abstract Semi-supervised object detection (SSOD)는 방대한 unlabeled data의 도움으로 objetct detector의 training과 deployment를 목표로 합니다. 그렇지만 대부분의 SSOD method들은 anchor-based detector입니다. 실제 real-world application들에서 사용되는 detector은 anchor-free detector가 더 알맞습니다. 이 논문에서는 anchor-free detecor의 SSOD 방법인 "DenSe Learning (DSL)를 제안합니다. 이 방법은 크게 Adaptive Fitering(AF), Aggregated Teacher(AT), 그리고 Uncertainty Consisten.. 2022. 8. 21. 이전 1 다음
