ラベル付けされていない画像に対して検出するモデルを学習し、疑似ラベリングを行い、その結果をTeacherとしてラベル付けされている画像を検出するモデルに渡す。その際に疑似ラベルを渡す方法のRanking-based Sampling (RankS)を提案。疑似ラベリングとともに新規で、これらにより大量のラベルを学習せずに効率よくモデルを学習することが可能。

重要な人間検出モデルのベースラインであるPOINTと比較して、２つのデータセットに関してSoTAを達成。