基于Ｄｅｎｓｅ Ｔｅａｃｈｅｒ 的半监督双阶段遥感目标检测方法

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摘 要：针对遥感图像中的有向物体检测任务，提出了一种基于半监督学习的密集区域卷积神经网络（Ｄｅｎｓｅ ＲｅｇｉｏｎＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＤＲＣＮＮ） 框架，以减少对大规模标注数据的依赖并提高检测精度。在该框架中，利用教师－学生模型通过稠密伪标签生成与一致性损失进行训练，结合伪标签学习与数据扰动，提升模型对无标注数据的有效利用率。（剩余14651字）

试读结束

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