Kan vi upptäcka vanliga objekt i en mängd olika bilddomäner utan anteckningar på instansnivå? I detta dokument lägger vi fram en ram för en ny uppgift, tvärdomänisk svagt övervakad objektdetektering, som tar upp denna fråga. För detta papper har vi tillgång till bilder med instansnivåanteckningar i en källkodsdomän (t.ex. naturlig bild) och bilder med anteckningar på bildnivå i en måldomän (t.ex. akvarell). Dessutom är de klasser som ska detekteras i måldomänen alla eller en delmängd av dem i källdomänen. Med utgångspunkt från en fullt övervakad objektdetektor, som är förtränad på källdomänen, föreslår vi en tvåstegs progressiv domänanpassningsteknik genom att finjustera detektorn på två typer av artificiella och automatiskt genererade prover. Vi testar våra metoder på våra nyinsamlade datauppsättningar 1 som innehåller tre bilddomäner, och uppnår en förbättring på cirka 5 till 20 procentenheter i termer av genomsnittlig genomsnittlig precision (mAP) jämfört med de bäst presterande baslinjerna.
Inoue m.fl. I REF föreslogs en progressiv teknik för domänanpassning genom finjustering av två typer av artificiella och automatiskt genererade prover: deras till en början omärkta data kommer från en annan domän men har etiketter på bildnivå.
Cross-Domain Weakly-Supervised Object Detection Through Progressive Domain Adaptation
{'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']}