LEOD是一个节省标签的事件感知目标检测框架，通过弱监督、半监督和自监督学习机制生成伪标签，并通过双向推理和基于跟踪的后处理提高伪标签质量。LEOD在实验中表现优于基准方法，甚至在所有标记数据可用时达到最优结果。LEOD方法可应用于改进更大的检测器。