I detta dokument föreslår vi subrymdsanpassning baserad domänanpassning av toppmodern RCNN-baserad objektdetektor [11]. Målet är att kunna uppnå objektdetektering av hög kvalitet i nya, verkliga målscenarier utan att kräva etiketter från måldomänen. Även om oövervakad domänanpassning har studerats när det gäller objektklassificering, har den för objektdetektering varit relativt outforskad. I subrymdsbaserad domänanpassning för objekt, behöver vi tillgång till käll- och måldelrymder för de avgränsande fältfunktionerna. Avsaknaden av övervakning (märkningar och avgränsande lådor saknas) gör uppgiften utmanande. I detta dokument visar vi att vi fortfarande kan anpassa subrymder som är lokaliserade till objektet genom att få upptäckter från RCNN-detektorn tränad på källa och applicerad på mål. Sedan bildar vi lokala subrymder från upptäckterna och visar att subrymdsanpassningsbaserad anpassning mellan dessa subrymder ger förbättrad objektdetektering. Denna utvärdering görs genom att överväga att utmana verkliga datauppsättningar av PASCAL VOC som källa och valideringsuppsättning av Microsoft COCO dataset som mål för olika kategorier.
REF utvecklade subrymdsanpassningsbaserad domänanpassning för R-CNN-modellen.
Subspace Alignment Based Domain Adaptation for RCNN Detector
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}