CVPR 2018Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild

Posted 2021-10-28 songyuc

Keywords: 迁移学习

1 介绍

这篇文章是CVPR2018的文章，主要是跟迁移学习相关的；

2 原文链接

《Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild添加链接描述》

3 论文译读

摘要

目标检测任务通常假设训练和测试数据来自同一分布，然而，该假设在实践中并不总是成立。这样的分布不匹配会导致性能的急剧下降。在本文中，我们旨在提升目标检测的跨域鲁棒性。作者从两个层次上解决领域转移问题：1）图像级迁移，例如：图像风格、光照等；2）实例级迁移，例如：目标外观、尺寸等。作者基于Faster-R-CNN模型建立了所提出的方法，并设计了两项域自适应组件，这两项组建分别从图像层次和实例层次来减少域差异。两项域自适应模块是基于H散度理论、通过对抗学习的方式学习一个域分类器来实现。不同层次的域分类器由一个连续性正则来进一步强化，用来学习到域无关的RPN网络。作者在多个数据集上评测了所提出的方法，这些数据集包括Cityscapes、KITTI和SIM10K等。结果证实了所提出的方法在多种域迁移场景上，可有效地实现鲁棒的目标检测。