Djupinlärningsbaserade objektdetektorer har visat anmärkningsvärda förbättringar. Men övervakade inlärningsbaserade metoder fungerar dåligt när tågdata och testdata har olika distributioner. För att ta itu med problemet överför domänanpassning kunskap från etikettentillräcklig domän (källadomän) till domänen label-scarce (måldomän). Självträning är ett av de kraftfulla sätten att uppnå domänanpassning eftersom det hjälper klassvis domänanpassning. Tyvärr, en naiv strategi som använder pseudo-märkning som mark-sanning degenererar prestanda på grund av felaktiga pseudo-märkningar. I detta dokument introducerar vi en svag självträningsmetod (WST) och kontradiktorisk bakgrundskontroll (BSR) för domänadaptiv objektdetektering i ett steg. WST minskar de negativa effekterna av felaktiga pseudomärkningar för att stabilisera inlärningsproceduren. BSR hjälper nätverket att extrahera diskriminerande funktioner för målbakgrunder för att minska domänbytet. Två komponenter kompletterar varandra eftersom BSR ökar diskrimineringen mellan förgrunder och bakgrunder, medan WST stärker klassvis diskriminering. Experimentella resultat visar att vårt tillvägagångssätt effektivt förbättrar prestandan hos enstegsobjektdetekteringen i oövervakad domänanpassningsinställning. Tyvärr har domänadaptiv objektdetektering fått mindre uppmärksamhet i motsats till klassificering [22, 10, 33,
REF introducerar svag självträning och kontradiktorisk bakgrundsscorereglering för domänadaptiv objektdetektering i ett steg.
Self-Training and Adversarial Background Regularization for Unsupervised Domain Adaptive One-Stage Object Detection
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}