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LEOD: 事件相机的标签高效目标检测
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
LEOD是一个节省标签的事件感知目标检测框架，通过弱监督、半监督和自监督学习机制生成伪标签，并通过双向推理和基于跟踪的后处理提高伪标签质量。LEOD在实验中表现优于基准方法，甚至在所有标记数据可用时达到最优结果。LEOD方法可应用于改进更大的检测器。
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关键要点
- LEOD是一个节省标签的事件感知目标检测框架。
- LEOD通过弱监督、半监督和自监督学习机制生成伪标签。
- 双向推理和基于跟踪的后处理提高了伪标签的质量。
- LEOD在Gen1和1Mpx数据集上的实验中表现优于基准方法。
- 在所有标记数据可用时，LEOD达到了新的最优结果。
- LEOD方法可应用于改进更大的检测器。
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