1.一种基于伪标签的半监督小样本目标检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.基于权利要求1所述的一种基于伪标签的半监督小样本目标检测方法，其特征在于，所述学生网络，其训练方法为：
3.基于权利要求2所述的一种基于伪标签的半监督小样本目标检测方法，其特征在于，计算剩余的同类的第一物体候选框在设定分位点的值，其方法为：
4.基于权利要求2所述的一种基于伪标签的半监督小样本目标检测方法，其特征在于，在剩余的第二物体候选框中，将置信度得分高于相应类别的高级类别自适应阈值的第二物体候选框作为第二伪标签，其方法为：
5.基于权利要求2所述的一种基于伪标签的半监督小样本目标检测方法，其特征在于，将所述第一伪标签、所述第二伪标签进行融合，得到第三伪标签，其方法为：
6.基于权利要求2所述的一种基于伪标签的半监督小样本目标检测方法，其特征在于，所述学生网络，其在训练过程中的损失函数为：
7.基于权利要求6所述的一种基于伪标签的半监督小样本目标检测方法，其特征在于，更新所述学生网络的权重参数，并利用更新后的学生网络的权重参数对教师网络的权重参数进行更新，其方法为：
8.一种基于伪标签的半监督小样本目标检测系统，其特征在于，包括：图像采集模块、小样本目标检测模块；
9.一种存储装置，其中存储有多条程序，其特征在于，所述程序适用于由处理器加载并执行以实现权利要求1-7任一项所述的一种基于伪标签的半监督小样本目标检测方法。
10.一种处理装置，包括处理器、存储装置；处理器，适用于执行各条程序；存储装置，适用于存储多条程序；其特征在于，所述程序适用于由处理器加载并执行以实现权利要求1-7任一项所述的一种基于伪标签的半监督小样本目标检测方法。