提案手法は、敵対的消去とプセウドラベルを活用することで、従来手法よりも高精度な物体検出を実現する。
疎な生成は、少量の教師付きアノテーションデータを使用して、密な疑似ラベルを疎なラベルに変換することで、弱教師付き物体検出の性能を向上させる。
