PPALが他のバックボーンネットワークでもうまく汎化されている理由は何ですか？
PPALは異なるバックボーンネットワークでも十分に汎用化できる主要因は、「Plug and Play Active Learning」アルゴリズム自体がアーキテクチャや訓練パイプラインへの変更を必要としない点です。この特徴によって異なる種類の物体検出器に容易に適用可能であり，さまざまなアーキテクチャやデータセット上で高いパフォーマンスを発揮します。その結果，既存手法では大幅なエンジニアリング作業が必要だった他手法と比較して，PPALは柔軟性と効率性を兼ね備えています。