Objektdetektering är en av de viktigaste utmaningarna i datorseendet. Objektdetektorer tränas vanligtvis på att avgränsa rutor från stillbilder. Nyligen har video använts som en alternativ datakälla. Men för en given testdomän (bild eller video) beror detektorns prestanda på vilken domän den utbildades på. I detta dokument undersöker vi orsakerna till denna brist på resultat. Vi definierar och utvärderar olika faktorer för domänskifte: rumslig lägesnoggrannhet, utseendemångfald, bildkvalitet och aspektfördelning. Vi undersöker effekterna av dessa faktorer genom att jämföra resultat före och efter att ha räknat ut dem. Resultaten visar att alla fyra faktorer påverkar detektorernas prestanda och deras kombinerade effekt förklarar nästan hela prestandagapet. Index Terms-Object detektering, domänanpassning, video- och bildanalys Ç V. Kalogeiton är med CALVIN-teamet vid universitetet i Edinburgh och THOTH-teamet,
Kalogeiton m.fl. REF analyserar hur domänanpassningen mellan bilder och videor påverkar objektdetekteringens prestanda.
Analysing Domain Shift Factors between Videos and Images for Object Detection
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}