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。