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设计模式是人们在面对同类型软件工程设计问题所总结出的一些有用经验。模式不是代码，而是某类问题的通用设计解决方案

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图像分割是关于将不同语义的像素分组，例如，类别或实例成员关系，其中每个语义的选择定义了一个任务。虽然只是每个任务的语义不同，但目前的研究重点是为每个任务设计专门的体系结构。我们提出了一种新的架构Mask -attention Mask Transformer (Mask2Former)，能够解决任何图像分割任务(全景、实例或语义)。它的关键组成部分包括Mask -attention，通过约束掩模区域内的交叉注意来提取局部特征。除了将研究工作量减少至少三倍之外，它在四个流行的数据集上的性能显著优于最好的专门架构。最值得注意的是，Mask2Former设置了一个新的最先进的全景分割(COCO上57.8 PQ)，实例分割(COCO上50.1 AP)和语义分割(ADE20K上57.7 mIoU)。

基于监督学习的目标检测框架需要大量繁琐的手工标注，这在实际应用中可能不实用。半监督目标检测(Semi-supervised object detection, SSOD)可以有效地利用未标记数据来提高模型的性能，这对于目标检测模型的应用具有重要意义。在本文中，我们重新审视了SSOD，并提出了一个完整的端到端有效的SSOD框架InstantTeaching，该框架在每次训练迭代中使用扩展的弱-强数据增强即时伪标记进行教学。为了缓解确认偏差问题，提高伪标注的质量，我们进一步提出了一种基于instantteach的协同校正方案，记作instantteach∗。在MS-COCO和PASCAL VOC数据集上的大量实验证实了该框架的优越性。具体来说，当使用2%的标记数据时，我们的方法在MS-COCO上超过了最先进的方法4.2 mAP。即使有MS-COCO的完整监督信息，所提出的方法仍然比最先进的方法高出约1.0 mAP。在PASCAL VOC上，我们使用VOC07作为标记数据，VOC12作为未标记数据，可以实现5个以上的mAP改进。