目標檢測論文《Automatic adaptation of object detectors to new domains using self-training》

一、全文概述 這篇文章對目標檢測的領域自適應問題進行研究。在一個數據集（源域）下訓練的檢測模型如何用另一個沒有標記的數據集（目標域）進行訓練，以在這個數據集上得到較好的檢測效果，這是這篇文章想要解決的問題。 文章的核心思路是使用源域數據訓練好的模型推理目標域上的數據，選取置信度較高的推理結果加入訓練集合，再訓練模型，使模型逐漸學到目標域的數據分佈。需要解決的難題是如何濾除推理結果中的噪聲，爲此，文

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