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基于网络稳定性分析的无监督领域自适应检测
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于鲁棒学习思想的目标检测框架，通过使用在源领域上训练的检测模型获取目标领域的嘈杂标签数据，从而实现对领域适应问题的处理。通过在SIM10K、Cityscapes和KITTI等数据集上验证，与现有方法相比，本文方法显著提升。
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关键要点
- 提出了一种基于鲁棒学习思想的目标检测框架。
- 通过源领域训练的检测模型获取目标领域的嘈杂标签数据。
- 实现了对领域适应问题的处理。
- 在SIM10K、Cityscapes和KITTI等数据集上进行了验证。
- 与现有方法相比，本文方法显著提升。
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