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。

本文综述了半监督目标检测的研究进展，重点讨论数据增强、标注和损失函数等方面，提出了多种新型模型和算法，并展示了其在遥感图像和开放集检测中的优越性能，强调了伪标签生成和特征对齐的重要性。

本文研究了半监督目标检测（SSOD）的关键技术，包括伪标记和一致性训练，并提出了多种改进方法。实验表明，PseCo方法在COCO基准测试中显著提高了学习效率，SOOD++在多方向对象检测中表现良好。此外，基于置信度的伪标签方法和对抗模糊性的方法也提升了检测性能，证明了在有限标注情况下的有效性。

本文提出了一种自适应教师框架，结合领域对抗学习和数据增强，解决半监督目标检测中的域差异问题。研究展示了多种基于教师-学生模型的创新方法，显著提升了跨域适应性能，尤其在标签不足和类别不平衡方面表现优异。实验结果表明，这些方法在多个基准测试中超越了现有技术。

本文提出了一种基于置信度的伪标签方法，用于半监督目标检测。该方法可以更好地估计伪标签的质量，并调整阈值和权重，解决类别不平衡和定位精度问题。实验结果表明，该方法在COCO和PASCAL VOC数据集上提升了1-2%的性能，即使只使用COCO的1-10%标记数据，也能提高10%的性能。

本文介绍了一种半监督方法，使用学生-教师架构进行学习，避免依赖教师模型生成的伪标签的敏感后处理。在半监督目标检测基准上评估，优于先前的方法，为在此设置中使用类似的目标检测方法开辟了新的可能性。

本文提出了一种基于置信度的伪标签方法，用于半监督目标检测。该方法可以更好地估计伪标签的质量，并调整伪标签产生的阈值和权重，从而提高性能。实验结果表明，在 COCO 和 PASCAL VOC 数据集上，该方法可以使半监督目标检测的性能提升 1-2% AP，在有限标注的情况下，即使只使用 COCO 的 1-10% 标记数据，该方法也能将有监督基线方法的性能提高 10% AP。