通过局部-全局对比学习改善物体检测

本研究提出了一种新方法，通过对比学习优化图像翻译中的物体外观，减少对昂贵注释的依赖，提升跨域物体检测性能。实验结果显示，该方法在多个跨域检测任务中表现出色，具有重要研究价值。