Oöverträffad domänad adaptiv objektdetektering syftar till att lära sig en robust detektor i situationen för domänskifte, där utbildningsdomänen (källa) är etikettrik med avgränsande boxanmärkningar, medan testdomänen (mål) är etikett-agnostisk och funktionsfördelningen mellan utbildnings- och testdomäner är olika eller till och med helt annorlunda. I detta dokument föreslår vi en gradient avtagbar staplad kompletterande förluster (SCL) metod som använder detektionsförluster som det primära målet, och nedskärningar i flera extra förluster i olika nätverksstadier som medföljer gradient avtagarutbildning för att lära sig mer diskriminerande representationer. Vi hävdar att de tidigare metoderna [3, 11] främst utnyttjar fler förlustfunktioner för utbildning men bortser från interaktionen mellan olika förluster och även den kompatibla utbildningsstrategin (gradient detach update in our work). Därför är vår föreslagna metod en mer synkretisk anpassningsinlärningsprocess. Vi utför omfattande experiment på sju datauppsättningar, resultaten visar att vår metod presterar gynnsamt bättre än de senaste metoderna med en betydande marginal. Till exempel, från Cityscapes till FoggyCityscapes, uppnår vi 37,9 % mAP, överträffar den tidigare konsten Strong-Wak [25] med 3,6 %.
REF undersöker en gradient avtagbar staplad kompletterande förlust för att anpassa detektorer.
SCL: Towards Accurate Domain Adaptive Object Detection via Gradient Detach Based Stacked Complementary Losses
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}