Objektdetektering förutsätter vanligtvis att utbildnings- och testdata hämtas från en identisk distribution, som dock inte alltid håller i praktiken. En sådan obalans i distributionen kommer att leda till en betydande minskning av prestandan. I detta arbete strävar vi efter att förbättra objektdetekteringens cross-domain robusthet. Vi tar itu med domänskiftet på två nivåer: 1) bild-nivå skiftning, såsom bildstil, belysning, etc., och 2) instans-nivå skiftning, såsom objekt utseende, storlek, etc. Vi bygger vår strategi baserat på den senaste state-of-the-art Snabbare R-CNN-modellen, och designa två domänanpassningskomponenter, på bildnivå och instansnivå, för att minska domänavvikelsen. De två domänanpassningskomponenterna är baserade på H-divergence-teori och implementeras genom att lära sig en domänklassificering på ett kontradiktoriskt sätt. Domänklassificeringarna på olika nivåer förstärks ytterligare med en konsekvent reglering för att lära sig ett områdesinvariant regionförslagsnätverk (RPN) i Faster R-CNN-modellen. Vi utvärderar vårt nya tillvägagångssätt med hjälp av flera datauppsättningar, inklusive Cityscapes, KITTI, SIM10K, etc. Resultaten visar effektiviteten i vårt föreslagna tillvägagångssätt för robust objektdetektering i olika scenarier för domänskifte.
Chen och Al. REF förbättrade korsdomänens robusthet när det gäller att upptäcka föremål.
Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}