研究目的
为解决训练目标检测网络时标注数据量不足的挑战，提出一种基于半监督学习的方法，利用生成对抗网络从未标注数据中提取数据分布。
研究成果
使用生成对抗网络（GAN）的半监督学习方法能有效降低误报率，充分利用数据并防止过拟合，但未能解决漏检率问题。
研究不足
该方法无法降低漏检率，需要检测器确保低漏检率。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于生成对抗网络的遥感图像半监督目标检测
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于生成对抗网络的遥感图像半监督目标检测
DOI：10.1109/IGARSS.2018.8519132
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
目标检测是计算机视觉中的一项具有挑战性的任务。目前许多检测网络在应用大规模训练数据集时能取得良好的检测效果，但标注足量训练数据往往耗时较长。针对这一问题，本文提出了一种基于半监督学习的方法。半监督学习利用少量标注数据和大量未标注数据来训练检测网络。本方法采用生成对抗网络从无标注数据中提取数据分布特征，并将这些信息用于提升检测网络性能。实验表明，相比仅使用少量标注数据的监督学习方法，本文方案能显著提升检测性能。结果表明，当训练数据集中仅标注少量目标对象时，仍可获得可接受的检测效果。
作者：
Guowei Chen，Lei Liu，Wenlong Hu，Zongxu Pan
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