基于域适应的弱监督学习的物体检测：

1、简介 随着深度学习在物体检测方面的快速发展，但目前的物体检测技术主要的面向对象是真实场景下的图像，但对于像水彩画这种非真实场景下的物体检测技术来说，其一般很难获取大量的带有标注的数据集，因此问题就变得比较棘手。为解决这一问题，作者提出了基于域适应的弱监督学习策略，其可以描述为（1）、选取一个带有实例级标注的源域数据；（2）、仅有图像级标注的目标域数据；（3）、目标域数据的类别是源域数据类别的全

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