Vi introducerar en ny oövervakad domänanpassningsmetod för objektdetektering. Vi strävar efter att lindra det bristfälliga översättningsproblemet med pixel-nivåanpassningar, och det källobjektiva discriminativitetsproblemet med funktions-nivåanpassningar samtidigt. Vårt tillvägagångssätt består av två steg, dvs. Domain Diversification (DD) och Multidomain-invariant Representation Inlärning (MRL). I DD-stadiet diversifierar vi distributionen av märkta data genom att generera olika distinkta skiftade domäner från källdomänen. Vid MRL-stadiet tillämpar vi kontradiktoriskt lärande med en multi-domändiskriminator för att uppmuntra funktionen att vara oskiljaktig mellan domänerna. DD tar upp den källbaserade diskrimineringen, medan MRL minskar den ofullständiga bildöversättningen. Vi konstruerar en strukturerad ram för domänanpassning för vårt inlärningsparadigm och introducerar ett praktiskt sätt att DD för genomförande. Vår metod överträffar de senaste metoderna med en stor marginal på 3 %  och 12 % i termer av genomsnittlig genomsnittlig precision (mAP) på olika datauppsättningar.
REF använder domändiversifiering och flerdomäninvarianta representationsinlärning för att ta itu med det bristfälliga översättnings- och källförgrundade problemet.
Diversify and Match: A Domain Adaptive Representation Learning Paradigm for 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']}