Under de senaste åren har objektdetektering visat imponerande resultat med hjälp av övervakat djupinlärning, men det är fortfarande en utmaning i en cross-domain miljö. Variationer av belysning, stil, skala och utseende i olika domäner kan allvarligt påverka prestandan hos detektionsmodeller. Tidigare verk använder kontradiktorisk utbildning för att anpassa globala funktioner över domänskiftet och för att uppnå överföring av bildinformation. Sådana metoder motsvarar dock inte på ett effektivt sätt fördelningen av lokala funktioner, vilket leder till en begränsad förbättring av detektionen av korsdomäner. För att lösa detta problem föreslår vi en multinivå-domänadaptiv modell för att samtidigt anpassa fördelningen av lokala funktioner och globala funktioner. Vi utvärderar vår metod med flera experiment, inklusive negativ väderanpassning, syntetisk dataanpassning och tvärkameraanpassning. I de flesta objektkategorier uppnår den föreslagna metoden överlägsen prestanda mot toppmoderna tekniker, vilket visar hur effektiv och robust vår metod är.
REF antar flera lokala globala funktioner motståndare för att uppnå domänanpassning.
Multi-Level Domain Adaptive Learning for Cross-Domain Detection
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshop (ICCVW)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshop (ICCVW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}