https://arxiv.org/abs/2106.09018
https://github.com/microsoft/SoftTeacher
当前的半监督目标检测算法都需要多阶段的训练，例如在第一阶段使用右边去数据训练，然后再生成伪标签并重新训练。但是这些伪标签可能并不准
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原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_44936889/article/details/120917564
论文地址： https://arxiv.org/abs/2103.14475 主要问题： 与图像分类不同的是，目标检测的知识蒸馏更加复杂，因为它往往具有具有多个损失函数，其中语义信息所依赖的特征纠缠在一起 此外其他的目标检测
概述和常用数据集 0.概述 要有分类网络相关基础知识 目标检测分为两类： One-Stage,Two-Stage 1.Two-Stage: Faster R-CNN 1）通过专门模块去生成候选框ÿ
概述 LightWeightHumanPose是英特尔于 2018 年 11 月发布的姿势估计模型，可同时高速检测多人。即使在 CPU 上，它也针对快速推理进行了优化。 该检测模型可应用于手势和动作检测与识别、动作捕捉和运动分析。 模型架
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