在自然语言处理（NLP）中，噪声如拼写错误、语法错误和格式不一致等，持续影响模型性能。通过数据增强和鲁棒学习算法等技术，可以减轻噪声的影响，提高模型的鲁棒性。评估模型在真实世界噪声下的表现对确保其有效性至关重要。
本文提出了一种基于鲁棒学习思想的目标检测框架，通过使用在源领域上训练的检测模型获取目标领域的嘈杂标签数据，从而实现对领域适应问题的处理。通过在SIM10K、Cityscapes和KITTI等数据集上验证，与现有方法相比，本文方法显著提升。
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