自学摄影机：针对未标记视频流的目标检测器的自主适应
本文提出基于视频序列的目标发现和检测器适应方法，通过三个大型自动驾驶和移动机器人场景的视频数据集的应用，证明了其鲁棒性和广泛性，并提出了一种基于外观聚类的无监督物体发现方法，成功地发现了与驾驶场景相关的有趣物体，同时通过自监督检测器适应，进一步提高了现有类别在 KITTI 数据集的检测性能，可用于自主驾驶的大规模目标学习。
Dec, 2017
本文提出了一种基于未标注视频数据的无监督目标检测器自适应方法，该方法利用现有检测器的高置信度检测结果和跟踪器获取时序提示来自动获取目标数据标签，然后通过修改知识蒸馏损失函数和软标签的分配方法进行重新训练，实验结果表明该方法恰当地利用了追踪获取的困难样本，使用蒸馏损失函数的软标签优于硬标签，是一种简单且不依赖超参数的有效无监督目标检测器自适应方法。
Apr, 2019
本文提出一种基于弱监督学习的目标检测和检索方法，通过对视频进行自然主体提取，使用对比采样处理背景拒绝，使用聚类评分算法解决高噪声标签问题，针对 11 个手动标注目标在 5000 帧中的评估结果与弱监督方法进行比较并提供上限参考。
May, 2019
我们提出了一种通过无监督 / 自监督学习训练单阶段目标检测器的创新方法，该方法有潜力彻底改变标注过程，大大减少人工标注所需的时间和成本，并为之前难以实现的研究机会铺平了道路。与现有的主要针对分类任务的无监督学习方法不同，我们的方法承担了目标检测的独特挑战，开创了 intra-image 对比学习与 inter-image 对应的概念，能够获取目标检测所需的重要位置信息。该方法熟练地学习和表示这些位置信息，并生成信息丰富的热图。我们的结果展示了 89.2% 的卓越准确率，在计算机视觉领域的无监督目标检测领域突破性地提高了 15 倍，相比随机初始化。
Feb, 2024
本文讨论使用深度学习的物体检测方法在自动驾驶汽车中出现的错误，提出了一种自动化方法来识别没有基准标签的物体检测器的错误，重点研究了时间和立体不一致性这两个方面的错检，并展示了数据集和代码供进一步研究。
Jun, 2017
本文提出了一种基于对象层面的自监督和多任务学习来检测视频中的异常事件的方法，结合多个代理任务进行学习，包括三个自监督任务和一个基于知识蒸馏的任务，并在三个基准测试中优于现有技术。
Nov, 2020
本文提出了一种基于音视频数据的无监督学习目标检测器的方法，采用自监督框架和对比目标优化设计，实现了不用监督方法到非常好的检测效果，还可以泛化扩展到包括乐器、飞机和猫等生活常见物体的检测。
Apr, 2021
该研究提出一种基于未标记数据、仅使用简单常识启发式方法，无需人工标注就能自我训练出一种高度准确的 3D 物体探测器，从而实现将自动驾驶技术应用到全球各地。
Mar, 2022
该篇论文提出了一种从未加工过的视频中学习图像表示的方法，该方法将来自现成物体检测器的监督损失和自我监督损失相结合，取得了在 19 个迁移学习任务中有竞争力的结果，其中包括 18/19 的少样本学习任务和 8/8 的数据集泛化任务。
Oct, 2020