Konventionella metoder för objektdetektering förutsätter i huvudsak att utbildnings- och testdata samlas in från en begränsad måldomän med dyra märkningskostnader. För att minska problemet med domänberoende och besvärlig märkning föreslås i detta dokument att man ska upptäcka objekt i obegränsad miljö genom att utnyttja domänkunskap som utbildats från en kompletterande källkodsdomän med tillräckliga etiketter. Särskilt föreslår vi en multi-adversarial Faster-RCNN (MAF) ram för obegränsad objektdetektering, som i sig behandlar domänskillnader minimering för domänanpassning i funktionsrepresentation. Pappersförmågorna är trefaldiga: 1) Med tanken att objektdetektorer ofta blir domänokompatibla när bildfördelning resulterar domänskillnader, föreslår vi en hierarkisk domänfunktionsjusteringsmodul, i vilken flera adversariella domänklassificeringsmoduler för områdesförvirring i lagerform utformas; 2) En informationsinvariant skala reduktionsmodul (SRM) för hierarkisk funktionskartändring föreslås för att främja utbildningens effektivitet av adversarial domänanpassning; 3) För att förbättra domänanpassningen, de aggregerade förslagens funktioner med detektionsresultat matas in i ett förslag till viktat gradient reverserande skikt (WGRL) för att karakterisera svårförvirrade domänprover. Vi utvärderar vår MAF på obegränsade uppgifter inklusive Cityscapes, KITTI, Sim10k, etc. och experimenten visar den senaste prestandan över de befintliga detektorerna.
På liknande sätt, Han et al. I REF föreslås en hierarkisk inställningsmodul för domänfunktioner och en viktad GRL för omviktningsprov.
Multi-Adversarial Faster-RCNN for Unrestricted 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']}