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数据集不一样,做蒸馏有没有意义还真不好说,我倾向于没有什么意义
数据集不一样,做蒸馏有没有意义还真不好说,我倾向于没有什么意义
都是在coco或者voc数据集呢
你是说在coco上做弱监督的模型吗,能否给几篇论文参考下?
你是说在coco上做弱监督的模型吗,能否给几篇论文参考下?
Point-to-Box Network for Accurate Object Detection via Single Point Supervision
Spatial Self-Distillation for Object Detection with Inaccurate Bounding Boxes
不是很懂这一块,但是有几个疑问:
不是很懂这一块,但是有几个疑问:
1. 弱监督学习的意义是否在于日常很难获取到干净的数据集? 2. 如果是的话,那用一个在干净数据集上训练的模型去监督弱监督的模型是否让“弱监督”失去了意义?
弱监督的难点是在 并没有提供边界框就是没有gt,在训练的时候用的是伪框,这个伪框可以是由点生成的
不是很懂这一块,但是有几个疑问:
1. 弱监督学习的意义是否在于日常很难获取到干净的数据集? 2. 如果是的话,那用一个在干净数据集上训练的模型去监督弱监督的模型是否让“弱监督”失去了意义?
弱监督的难点是在 并没有提供边界框就是没有gt,在训练的时候用的是伪框,这个伪框可以是由点生成的
就是想让弱监督模型 伪框的定位比较差,想让他从全监督的模型中学到好的定位能力
我的意思是: 用⌈全监督模型⌋去监督⌈弱监督模型⌋, 还叫弱监督学习吗?
我的意思是: 用⌈全监督模型⌋去监督⌈弱监督模型⌋, 还叫弱监督学习吗?
只是特征上的蒸馏 也没用到gt 应该还能叫弱监督吧 这个问题我不是很确定
你在训练teacher的时候用到了GT
你好,我想问一下,能否用全监督的模型比如(Faster RCNN)作为Teacher模型给弱监督的模型做 蒸馏 比如用Feature Imitaion的方法 这么做是否有意义,我没怎么看到这么做的论文,