【AAAI2021】协同挖掘:用于稀疏注释目标检测的自监督学习

目标检测器通常在完全标注实例的监督学习情况下获得很好的结果。但是，对于稀疏实例注释，它们的性能远远不能令人满意。现有的稀疏标注目标检测方法主要是对难的负样本的损失进行重加权，或者将未标注的实例转换为忽略区域，以减少假阴性的干扰。我们认为这些策略是不够的，因为它们最多可以减轻由于缺少注释而造成的负面影响。在本文中，我们提出了一个简单而有效的机制，称为协同挖掘，稀疏标注的目标检测。在协同挖掘中，一个连体网络的两个分支相互预测伪标签集。为了增强多视图学习和更好地挖掘未标记实例，将原始图像和相应的增强图像分别作为Siamese网络的两个分支的输入。协同挖掘可以作为一种通用的训练机制，应用于大多数现代目标检测器。在三种不同稀疏注释设置的MS COCO数据集上进行了实验，使用两种典型的框架:基于锚的检测器RetinaNet和无锚检测器FCOS。实验结果表明，与RetinaNet的协同挖掘方法相比，在相同的稀疏标注设置下，相比于不同的基线，改进了1.4%~2.1%，超过了现有的方法。

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