一种使用差异信息的2Dmeanteacher模型（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明涉及一种使用差异信息的2D mean teacher模型，其是在mean teacher框架的基础上改进得到的。mean teacher框架是一个比较流行的半监督学习框架，很多优秀的半监督框架都是对其的改造。本发明在基础的mean teacher基础上，提取出学生模型的预测和教师模型的预测间的差异信息，然后通过约束提取出的差异信息，来保证学生模型和教师模型之间的预测一致性，保证二者可以互相学习。同时，为了进一步保证学生模型和教师模型间的一致性，从而提升模型性能，本发明利用提取的差异信息，对模型间的一致性损失进行了改进，使其能够更加关注图像的具有挑战性的区域。

《一种使用差异信息的2Dmeanteacher模型（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022113636950，当前法律状态为已下证，由安徽大学提出申请，发明人为杜秀全;王召鹤;邹军国;吴昌雨，申请日期为2022-11-02，公开（公告）日期为2025-08-08，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/26 (2022.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及一种使用差异信息的2D mean teacher模型，其是在mean teacher框架的基础上改进得到的。mean teacher框架是一个比较流行的半监督学习框架，很多优秀的半监督框架都是对其的改造。本发明在基础的mean teacher基础上，提取出学生模型的预测和教师模型的预测间的差异信息，然后通过约束提取出的差异信息，来保证学生模型和教师模型之间的预测一致性，保证二者可以互相学习。同时，为了进一步保证学生模型和教师模型间的一致性，从而提升模型性能，本发明利用提取的差异信息，对模型间的一致性损失进行了改进，使其能够更加关注图像的具有挑战性的区域。

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