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MORDA：一个促进物体检测器适应未知真实目标领域的数据集，同时保持在真实源领域的性能
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内容提要
本研究提出了一种合成环境辅助的方法，旨在降低自动驾驶汽车在不同区域部署时对新数据集的需求和成本。通过构建MORDA数据集，显著提升了对韩国驾驶环境的学习和检测性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种合成环境辅助的方法，旨在降低自动驾驶汽车在不同区域部署时对新数据集的需求和成本。
- 通过构建MORDA数据集，显著提升了对韩国驾驶环境的学习和检测性能。
- 该方法可以有效学习韩国驾驶环境，从而在未见真实世界数据集上的检测性能显著提升。
- 研究保持了在源数据集上的表现，确保了模型的稳定性。
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