ラベルありデータの分布に擬似ラベルの分布を近付ける方向に教師モデルの学習を行い、適応的な確信度の閾値を使用して擬似ラベルを確実か不確実か分類して、不確実な擬似ラベルはNMSを使わず教師モデルの提案に基づき生徒モデルを学習させるLabelMatchを提案した。

PASCAL VOCとCOCOのデータセットで、ラベルありとラベルなし双方のデータを使用して評価を行い、従来手法を上回る結果。

課題設定が明確で、高い検出性能を示したため通ったと考えられる。MMDetectionベースの実装( https://github.com/hikvision-research/SSOD )が公開されている。