相关代码:github.com/VisionLearni star240 2019CVPR Automatic adaptation of object detectors to new domains using self-training 摘要:这项工作解决了现有目标检测器对新目标域的无监督适应。我们假设来自此域的大量未标注视频随时可用。我们通过使用来自现有检测器的高置信度检测来自动获取目标数据上的标签,并通过使...
域适应目标检测的代码用的库要求的pytorch版本比较低(0.4.0)。我尝试过在更高版本的torch下安装这些代码,然后再debug。有的成功了,有的失败了。下面是我复盘后整理的配置相关代码的步骤。 配置domain adaptation faster rcnn库 github.com/krumo/Domain 配置maskrcnn-benchmark环境 git clone github.com/facebook...
代码:https://github.com/poppinace/TAISL 推荐理由:无监督的领域自适应和张量表示。传统的领域自适应一般是针对向量的本文换了一种方式,值得借鉴。 领域自适应在对话系统领域论文也不少,简单推荐几篇: https://arxiv.org/abs/1609.02846 https://arxiv.org/abs/1808.02586 http://www.aclweb.org/anthology/C1...
为了解决上面的问题,论文提出Domain Adaptive Faster R-CNN,最小化图片级别域偏移(图片尺寸、图片风格、光照等)以及实例级域偏移(目标外表、目标尺寸等),每个模块学习一个域分类器并且通过对抗训练学习域不变的特征,并且加入分类器的一致性正则化来保证RPN学习到域不变的proposal。 论文的主要贡献如下: 从...
为了解决这个问题,我们提出了2PCNet,一种用于夜间目标检测的两阶段一致性无监督域自适应网络。我们的2PCNet将在第一阶段预测的高度自信的伪标签的边界框与学生的区域建议网络(RPN)提出的区域合并在一起。然后,教师在第二阶段使用合并后的提议来生成一组新的伪标签。这提供了高置信度和低置信度伪标签的组合。然后将...
域自适应目标检测YOLO代码,1前言有关TSP问题的求解方法层出不穷,遗传算法、模拟退火、粒子群算法之类的介绍已经比较多了,但是发现关于自适应大领域搜索算法(AdaptiveLargeNeighborhoodSearch,ALNS)的介绍比较少,而且示例代码注释不太详细,刚接触的时候学起来有点费劲,
论文从理论的角度出发,对目标检测的域自适应问题进行了深入的研究,基于H-divergence的对抗训练提出了DA Faster R-CNN,从图片级和实例级两种角度进行域对齐,并且加入一致性正则化来学习域不变的RPN。从实验来看,论文的方法十分有效,这是一个很符合实际需求的研究,能解决现实中场景多样,训练数据标注有限的情况。 ...
论文从理论的角度出发,对目标检测的域自适应问题进行了深入的研究,基于H-divergence的对抗训练提出了DA Faster R-CNN,从图片级和实例级两种角度进行域对齐,并且加入一致性正则化来学习域不变的RPN。从实验来看,论文的方法十分有效,这是一个很符合实际需求的研究,能解决现实中场景多样,训练数据标注有限的情况。