2021/5/24 笔记：无标签跨域目标检测 - 伪标签筛选
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两篇文章如下：
Unsupervised Object Detection with Scene-adaptive Concept Learning
Box Re-Ranking: Unsupervised False Positive Suppression for Domain Adaptive Pedestrian Detection
两篇文章均源自海康威视，作者名单中存在部分重合，且研究主题聚焦于如何借助从源数据中训练出的detector，在目标数据上生成伪标签，并进一步构建学习系统以筛选这些伪标签，从而对检测框架进行重新训练。整体来看，该研究方向与当前source-free domain adaptation的发展趋势高度契合。
- Unsupervised Object Detection with Scene-adaptive Concept Learning
本文的亮点在于除了采用聚类方法外，还对伪标签进行了额外的cluster处理。具体而言，通过将相似度较高的伪标签归为同一cluster，有助于降低整个
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