物体検出のためのプラグ・アンド・プレイアクティブラーニング（PPAL）は、モデルの変更やトレーニングパイプラインへの変更を必要とせず、さまざまな物体検出器に適用できる効果的な方法です。
多様性ベースと不確実性ベースのサンプリング戦略を組み合わせたTCM方法は、低データレベルから高データレベルまで優れたパフォーマンスを示す。
