申请/专利权人：西北工业大学

申请日：2023-12-28

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117893916A

主分类号：G06V20/13

分类号：G06V20/13;G06V10/84;G06N20/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本申请的实施例涉及旋转目标检测技术领域，公开了一种基于局部空间一致性先验信息的半监督旋转目标检测方法，包括：使用教师模型对无标注图像进行预测得到伪标签，保留置信度大于第一预设阈值的伪标签组成伪标签集合；分别基于伪标签集合中置信度小于和不小于第二预设阈值的伪标签得到低置信度组和高置信度组；将低置信度组中符合局部空间一致性先验条件的伪标签并入高置信度组，得到候选伪标签集合，提高了伪标签的完备性。再对候选伪标签集合中的候选伪标签进行角度校正，提高伪标签的质量。使用角度校正后的候选伪标签集合对学生模型进行迭代训练并更新教师模型，将待检测图像输入至更新后的教师模型进行检测，大幅提升了目标检测精度。

主权项：1.一种基于局部空间一致性先验信息的半监督旋转目标检测方法，其特征在于，包括：使用教师模型对无标注图像进行预测，得到所述无标注图像中各目标对应的伪标签，保留置信度大于第一预设阈值的伪标签，得到伪标签集合；基于所述伪标签集合中置信度小于第二预设阈值的伪标签得到低置信度组，并基于所述伪标签集合中置信度大于或等于所述第二预设阈值的伪标签得到高置信度组；其中，所述第二预设阈值大于所述第一预设阈值；基于所述高置信度组中每个伪标签与所述低置信度组中每个伪标签的一致性关系，构建局部空间一致性先验条件，并将所述高置信度组中的伪标签与所述低置信度组中符合所述局部空间一致性先验条件的伪标签合并，得到候选伪标签集合；对所述候选伪标签集合中的候选伪标签进行角度校正，基于所述无标注图像和角度校正后的候选伪标签集合对学生模型进行迭代训练，并基于训练完成的学生模型的EMA更新所述教师模型；将待检测图像输入至更新后的教师模型中，确定所述待检测图像中的各目标。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西北工业大学 基于局部空间一致性先验信息的半监督旋转目标检测方法

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