Co-Student: Collaborating Strong and Weak Students for Sparsely Annotated Object Detection https://www.ecva.net/papers/eccv_2024/papers_ECCV/papers/06407.pdf 0. AbstractSparsely Annotated Object Detection(SAOD)는 불완전한 라벨링 문제를 다룬다. Fully Annotated Object Detection(FAOD)에 비해, SAOD는 더 복잡하고 도전적이다. 라벨링 되지 않은 객체는 잘못된 supervision을 줄 가능성이 있으며, 이로 인해 객체탐지에 안 좋은 영향을 끼칠 수 있다. SAOD와 FAOD의 성능차이를 줄인다면 라벨링 비용을 ..
