本文提出了一个统一的主动学习框架，考虑了检测器的不确定性和鲁棒性，提高了网络在所有类中的表现。通过自动标注抑制潜在的分布漂移，提高了模型性能。实验结果显示，该方法在PASCAL VOC07+12和MS-COCO上优于主动学习方法，mAP提高了7.7%，标注成本降低了82%。

本文提出了一个统一的主动学习框架，考虑了检测器的不确定性和鲁棒性，保证了网络在所有类中的良好表现。通过自动标注抑制潜在的分布漂移，提高了模型性能。实验结果显示，该方法在PASCAL VOC07+12和MS-COCO上优于主动学习方法，mAP提高了7.7%，标注成本降低了82%。

本文提出了一个统一的主动学习框架，考虑了检测器的不确定性和鲁棒性，通过自动标注抑制潜在的分布漂移，提高了模型性能。实验结果显示，该方法在PASCAL VOC07+12和MS-COCO上优于主动学习方法，mAP提高了7.7%，标注成本降低了82%。