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用于半监督火灾检测的分布自适应和动态课程伪标签框架
1
作者
王磊
胡节
彭博
《计算机应用》
北大核心
2025年第10期3131-3137,共7页
针对火灾图像标签过少、背景复杂多样导致的半监督目标检测困难的问题,提出一种用于半监督火灾检测的分布自适应和动态课程伪标签框架(DADCPL-SFD)。该框架主要由师生互学(ML)框架、软标签(SL)、分布自适应和动态课程伪标签这4个部分组...
针对火灾图像标签过少、背景复杂多样导致的半监督目标检测困难的问题,提出一种用于半监督火灾检测的分布自适应和动态课程伪标签框架(DADCPL-SFD)。该框架主要由师生互学(ML)框架、软标签(SL)、分布自适应和动态课程伪标签这4个部分组成。首先,采用师生互学框架的半监督学习范式替换YOLOv5-l的全监督学习范式,以应对数据标签少的场景;其次,采用软标签以获取更多有效的伪标签正例,优化半监督学习过程;再次,引入分布自适应损失,减小源域和目标域的数据分布差异,使模型在不同域上表现一致;最后,设计一种基于课程思想的动态课程伪标签策略,根据伪标签生成的情况在不同训练时期调整阈值,以筛选更合理的伪标签。在火焰和烟雾数据集(DFS)多个监督比例上(1%、2%、5%和10%)的实验结果表明,相较于全监督学习,所提框架的平均精度均值(mAP)平均提升了5.32个百分点,在交并比(IoU)阈值为0.5下的平均精度(AP)平均提升了11.87个百分点,充分验证了DADCPL-SFD的高效性和准确性。
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关键词
火灾检测
半监督目标检测
师生互学
软
标签
分布自适应
动态课程伪标签
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职称材料
题名
用于半监督火灾检测的分布自适应和动态课程伪标签框架
1
作者
王磊
胡节
彭博
机构
西南交通大学计算机与人工智能学院
出处
《计算机应用》
北大核心
2025年第10期3131-3137,共7页
基金
四川省重点研发计划项目(2023YFG0354)。
文摘
针对火灾图像标签过少、背景复杂多样导致的半监督目标检测困难的问题,提出一种用于半监督火灾检测的分布自适应和动态课程伪标签框架(DADCPL-SFD)。该框架主要由师生互学(ML)框架、软标签(SL)、分布自适应和动态课程伪标签这4个部分组成。首先,采用师生互学框架的半监督学习范式替换YOLOv5-l的全监督学习范式,以应对数据标签少的场景;其次,采用软标签以获取更多有效的伪标签正例,优化半监督学习过程;再次,引入分布自适应损失,减小源域和目标域的数据分布差异,使模型在不同域上表现一致;最后,设计一种基于课程思想的动态课程伪标签策略,根据伪标签生成的情况在不同训练时期调整阈值,以筛选更合理的伪标签。在火焰和烟雾数据集(DFS)多个监督比例上(1%、2%、5%和10%)的实验结果表明,相较于全监督学习,所提框架的平均精度均值(mAP)平均提升了5.32个百分点,在交并比(IoU)阈值为0.5下的平均精度(AP)平均提升了11.87个百分点,充分验证了DADCPL-SFD的高效性和准确性。
关键词
火灾检测
半监督目标检测
师生互学
软
标签
分布自适应
动态课程伪标签
Keywords
fire detection
semi-supervised object detection
teacher-student Mutual Learning(ML)
Soft Label(SL)
distribution adaptation
dynamic curriculum pseudo-label
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用于半监督火灾检测的分布自适应和动态课程伪标签框架
王磊
胡节
彭博
《计算机应用》
北大核心
2025
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