مُدرِّس كثيف: تسميات وهمية كثيفة للكشف عن الكائنات شبه المُراقب

حتى الآن، فإن أقوى كاشفات الكائنات شبه المُعلَّمة (SS-OD) تعتمد على "مربعات وهمية" (pseudo-boxes)، والتي تتطلب سلسلة من عمليات ما بعد المعالجة مع معلمات دقيقة تم ضبطها بشكل دقيق. في هذا العمل، نقترح استبدال المربعات الوهمية النادرة بتنبؤات كثيفة كشكل موحد ومبسط للوسوم الوهمية. مقارنةً بالمربعات الوهمية، لا تتضمن لدينا "الوسوم الوهمية الكثيفة" (DPL) أي عمليات ما بعد معالجة، وبالتالي الحفاظ على معلومات أكثر غنىً. كما نقدّم تقنية اختيار مناطق لتسليط الضوء على المعلومات الأساسية بينما تقليل الضوضاء الناتجة عن الوسوم الكثيفة. نسمّي الخوارزمية المقترحة للكشف عن الكائنات شبه المُعلَّمة التي تعتمد على DPL بـ "المُدرّس الكثيف" (Dense Teacher). وقد أظهرت "المُدرّس الكثيف" أداءً متفوّقًا على مجموعتي بيانات COCO وVOC تحت مختلف الإعدادات مقارنةً بالطرق القائمة على المربعات الوهمية.