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Exploiting Unlabeled Data with Multiple Expert Teachers for Open Vocabulary Aerial Object Detection and Its Orientation Adaptation
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内容提要
本研究提出了一种开放词汇航空物体检测（OVAD）的新定义，旨在解决现有算法只能检测预定义类别的问题。通过CastDet框架，结合多种策略和教师模型，显著提升了新类别物体的检测能力和精度。
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关键要点
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本研究提出了一种开放词汇航空物体检测（OVAD）的新定义，旨在解决现有算法只能检测预定义类别的问题。
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CastDet框架结合了多种策略和教师模型，以生成高质量的新物体提议。
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通过动态标签队列提升分类能力，显著提高了检测新类别物体的能力和精度。
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