semi-DETR训练自己的数据集

SAM-DETR是一种用于加速DETR收敛的方法。它通过引入一个即插即用模块，在语义上对齐对象查询和编码特征，以促进它们之间的匹配，并显式搜索显著点特征进行语义对齐匹配。与原始的DETR基线相比，SAM-DETR能够在12个训练周期内达到与Faster R-CNN相当的精度。此外，SAM-DETR可以与现有的收敛增强方法轻松集成以进一步提高性能。

半监督学习是一种在有标签和无标签数据集上进行训练的方法。在每个训练周期开始时，我们可以使用训练好的模型对无标签数据集进行训练，得到伪数据集。然后将有标签数据集和伪数据集合并，并使用DataLoader对合并后的数据集进行导入。这样，在半监督学习下，我们可以使用包含有标签和伪标签样本的数据集来进行训练，并通过这种方式利用未标记的数据来提高模型性能。