Arxiv‘25 | 基于稀疏标注的多光谱行人检测
多光谱行人感知自适应权重(MPAW)模块:本模块通过分析不同光谱模态的特性,为高质量伪标签分配更高的权重,从而帮助模型在多光谱数据中更高效地学习。具体而言,MPAW模块通过计算伪标签与真实标签之间的余弦相似度,动态调整各模态的权重,有效降低了低质量伪标签对模型的影响,使得模型在稀疏标注环境中具有更强的鲁棒性。 正伪标签增强(PPE)模块:PPE模块旨在区分高质量和低质量伪标签,从而引导教师模型生成更可靠的标注数据。本模块采用了一种基于特征嵌入的方法,能够有效识别高质量伪标签,并为教师模型提供针对性的改进建议,从而提升标注数据的质量和一致性。
发布日期:2025-06-08 03:50:51
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分类:精选文章
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论文信息
题目:Multispectral Pedestrian Detection with Sparsely Annotated Label
基于稀疏标注的多光谱行人检测
作者:Chan Lee, Seungho Shin, Gyeong-Moon Park, Jung Uk Kim
论文创新点
本文提出了一种基于稀疏标注的多光谱行人检测方法,主要体现在以下两个关键创新点:
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[***.240.166.169]2026年06月23日 08时46分33秒
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