基於域適應的弱監督學習的物體檢測：

1、簡介 隨着深度學習在物體檢測方面的快速發展，但目前的物體檢測技術主要的面向對象是真實場景下的圖像，但對於像水彩畫這種非真實場景下的物體檢測技術來說，其一般很難獲取大量的帶有標註的數據集，因此問題就變得比較棘手。爲解決這一問題，作者提出了基於域適應的弱監督學習策略，其可以描述爲（1）、選取一個帶有實例級標註的源域數據；（2）、僅有圖像級標註的目標域數據；（3）、目標域數據的類別是源域數據類別的全

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