摘要
本申请属于计算机视觉与深度学习技术领域。本申请提供一种面向机载光电图像的半监督目标识别方法。本公开实施例通过指数移动平均算法更新教师网络模型的参数,不断提高生成的伪标签质量,使无标注数据能够对学生网络进行更有效的训练,得到机载光电图像目标识别网络模型。通过伪标签生成策略,并结合半监督教师学生网络联合训练框架,解决了无标注数据样本难以有效利用的问题,将无标注样本数据加入训练后,提升了机载光电图像的目标识别能力。
技术关键词
标签
联合损失函数
识别方法
学生
教师
图像
样本
网络特征
无监督
低阈值
数据
移动平均算法
序列
表达式
深度学习技术
参数
框架
光电设备