I detta dokument presenterar vi en kontradiktorisk oövervakad ram för domänanpassning för objektdetektering. Tidigare tillvägagångssätt använder kontradiktorisk utbildning baserad på korsentropi mellan källan och måldomänfördelningarna för att lära sig en delad funktionskartläggning som minimerar domängapet. Här minimerar vi Wasserstein avståndet mellan de två fördelningarna istället för korsentropi eller Jensen-Shannon divergens för att förbättra stabiliteten i domänanpassning i högdimensionella funktionsutrymmen som är inneboende i objektdetektion uppgift. Dessutom tar vi bort den exakta konsekvens begränsningen av den delade funktionen kartläggning mellan källan och måldomäner, så att målfunktionen mappning kan optimeras självständigt, vilket är nödvändigt vid betydande domängap. Vi visar empiriskt att det föreslagna ramverket kan minska domänomställningen i olika scenarier och ge bättre prestanda för att upptäcka objekt i måldomänen.
REF minimerar wassersteinavståndet för att förbättra anpassningens stabilitet.
Wasserstein Distance Based Domain Adaptation for Object Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}