检测、增强、组合和适应：目标检测中的四个无监督领域适应步骤
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。无监督领域自适应在目标检测中发挥重要作用，该论文提出了一种新颖而有效的四步骤无监督领域自适应方法，利用自我监督学习同时训练源数据和目标数据，并在目标图像中识别具有最高置信度的检测区域作为伪标签，通过广泛实验，取得了领先竞争对手超过 2% mAP 的最先进性能。
深度学习在多个领域表现出色，但仅依靠标记数据训练模型不能保证在目标领域有好的表现。无监督域自适应通过利用源领域标记数据和目标领域未标记数据解决这个问题。已在自然图像处理、自然语言处理等领域取得令人期待的结果。该文对该领域的方法和应用进行了比较，并指出了当前方法的不足和未来研究方向。
