weyoung0
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weyoung0
@chenbinghui1 感谢您的回复，这里还有一些疑问： 1)如果iter次数多导致半监督性能提高一些，是不是说全监督增加iter也能再提高？ 2)您提出的Lscale，我在实验中没有启用，所以它的影响是可以排除的 3)我在实验中也没有动态变化伪标签的框，生成伪标签后就没有再做调整了；伪标签的框是比人工标注要多的，比如一个目标，可能伪标签标注了它的完整轮廓和一半轮廓，这样相当于多了一个标签框，增加了正样本，那是不是正样本增加导致的性能提升呢？ 4)我在实验中尝试使用了更大的模型来生成伪标签，发现伪标签的指标越高，半监督训练所得模型的指标也越高，因此根据我当前实验结果可以推测，如果使用特别大的模型生成伪标签，那么50%标注甚至会超过100%的标注。
@chenbinghui1 第3点，100%标注训练就是用了所有能用的数据增强得到的指标，半监督的指标已经追平它了，感觉还是没有理解到位，很难解释这个现象。
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