本文提出了一种基于置信度的伪标签方法，以提升半监督目标检测的性能。通过优化伪标签的分类和定位质量，实验结果显示在COCO和PASCAL VOC数据集上，性能提升1-2%AP，且在仅使用1-10%标记数据时，性能提高10%AP。此外，研究探讨了伪标签不一致性问题，并提出了ConsistentTeacher解决方案，显著提高了模型精度。

计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）是医学成像领域的重要技术。提出了一种新颖的二次半的评分模型（TOSM），通过利用互补评分更新三维空间中的数据分布，解决了重建的三维体积图像中的不一致性问题。TOSM在大规模实验中展示了显著进展，实现了高质量的三维体积重建。