Abstrakt. Detta dokument tar upp problemet med oövervakad domänanpassning om uppgiften att upptäcka fotgängare i trånga scener. Först använder vi en iterativ algoritm för att iterativt välja och auto-annotera positiva fotgängarprover med stort självförtroende som träningsprover för måldomänen. Samtidigt återanvänder vi också negativa prover från källdomänen för att kompensera för obalansen mellan mängden positiva prover och negativa prover. För det andra, baserat på det djupa nätverket vi också utforma en oövervakad regularizer för att minska påverkan från databuller. Mer specifikt, vi omvandlar det sista helt anslutna lagret till två underskikt - ett element-wise multiplicera lager och en summa lager, och lägga till den oövervakade regularizern för att ytterligare förbättra noggrannheten domänanpassning. I experiment för fotgängardetektering ökar den föreslagna metoden återkallningsvärdet med nästan 30 % medan precisionen förblir nästan densamma. Dessutom utför vi vår metod med standardriktmärken för domänanpassning på både övervakade och oövervakade inställningar och uppnår också toppmoderna resultat.
Liu m.fl. REF föreslog en effektalgoritm för att iterativt välja negativa kommentarer på källdomänen och kommentera positiva etiketter med hög poäng på måldomänen som träningsprover på uppgiften att oövervakad domänanpassning för fotgängardetektering i övervakningssituationer.
Unsupervised Deep Domain Adaptation for Pedestrian Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}