Vi föreslår ett tillvägagångssätt för oövervakad anpassning av objektdetektorer från etikettrika till etikettfattiga domäner som avsevärt kan minska notationskostnaderna i samband med detektion. Nyligen har strategier som anpassar distributioner av käll- och målbilder med hjälp av en kontradiktorisk förlust visat sig vara effektiva för att anpassa objektklassificerare. För objektdetektering kan dock hela distributionen av käll- och målbilder på global bildnivå misslyckas, eftersom domäner kan ha olika scenlayouter och olika kombinationer av objekt. Å andra sidan, stark matchning av lokala funktioner som textur och färg är vettigt, eftersom det inte ändrar kategori nivå semantik. Detta motiverar oss att föreslå en ny metod för detektoranpassning baserad på stark lokal anpassning och svag global anpassning. Vårt viktigaste bidrag är den svaga anpassningsmodellen, som fokuserar den kontradiktoriska justeringsförlusten på bilder som är globalt likartade och lägger mindre vikt vid att anpassa bilder som är globalt olikartade. Dessutom designar vi den starka domänanpassningsmodellen för att bara titta på lokala mottagliga fält på funktionskartan. Vi verifierar empiriskt effektiviteten av vår metod på fyra datauppsättningar som omfattar både stora och små domänskiften. Vår kod finns på https://github.com/ VisionLearningGroup/DA_Detection.
Saito m.fl. I REF föreslås att lokala mottagliga fält anpassas till grunda lager och bildnivå på djupa lager, nämligen starka lokala och svaga globala anpassningar.
Strong-Weak Distribution Alignment for Adaptive Object Detection
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}