Noisy Anchor内の綺麗さ（Cleanliness）を評価しながら学習を進める。ここで、Cleanlinessはバウンディングボックス内にどの程度ノイズが含まれていたかどうか、という値である。ノイズが含まれず、対象物体のみが映っているほどCleanlinessは低い傾向にある。

MSCOCOを用いて物体検出の評価を行った。ベースライン（ResNet-50/101, ResNeXt-101）に適用した結果、すべての手法で2%まで検出精度が伸びた。Soft LabelsやSample Reweightingに関するAblationも実施した。