本研究提出了一种自监督的教师-学生管道，通过未标注的RGB-D数据训练YOLOv3学生网络，显著提升物体检测和识别的准确性，适用于核废料检测等工业任务。

无标注训练数据下的具有不确定性感知的物体检测与识别的自监督跨模态学习
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