有意思!域适应目标检测算法SFA!提升Detection Transformer的跨域性能! 大家好,我是 @Sophia ,今天看到了这篇域适应目标检测(Domain Adaptive Object Detection)领域的一项新工作SFA算法,效果从理论和实验都证明了,内容充实,并且已经开源,中科大等研究机构一起合作出品的,值得学习 论文地址:https://arxiv.org/abs/2107....
在目标检测任务上,(Chen 等, 2018)提出了最早的特征对齐方法 DA Faster RCNN,下面简要介绍 DA Faster RCNN 的基本原理。定义目标检测任务中的输入图像为 ,目标物体的包围盒为 ,目标类别为 ,源域的数据分布 ( , , )为已知量,目标域数据分布 ( , , )为未知量。根据贝叶斯定律将数据分布可分解 为图像特征分...
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。 ...
本文提出一种基于图匹配的领域自适应目标检测算法。简单的介绍一下领域自适应目标检测(DAOD)任务,通常做目标检测是假设训练样本和测试样本是来自同一个分布的(可以简单理解为同一个数据集),而实际上测试样本的来源可能非常多样(来自不同数据集)。我们将训练样本所处的分布称为源域(source domain),将测试样本...
的目标域数据,使模型能在目标域上有较好的性能.但目前域适应目标检测算法存在两点问题:第一,现有的算法会依赖于特定的目标检测框架,导致基于某一目标检测框架的域适应算法不能无缝地适用于其他检测框架;第二,在域适应性特征的提取过程中,并没有考虑到源域和目标域类别特征之间的关系,因此未能充分利用到目标域具有...
基于迁移学习的领域自适应目标检测算法通常包括以下步骤: 3.1源领域训练:在源领域上使用标注数据训练一个目标检测模型,例如FasterR-CNN、YOLO等。 3.2特征提取:从源领域和目标领域的数据中提取特征,通常使用卷积神经网络(CNN)进行特征提取。 3.3迁移学习:通过迁移学习方法,如领域自适应、迁移网络等,将源领域的知识迁移...
1、为了解决上述问题,本发明提出了一个新的域适应目标检测算法,它将从包含大量标记数据的可见域学到的知识转移到无标记的红外域中,以此来提升红外目标检测器的性能。 2、为达到以上目的,本发明采用的技术方案是:一个基于光照引导的注意力机制模块(iam),它能够有选择地关注不同域间的不变特征。这些特征通常在前景...
7.一种基于域适应的单阶段目标检测算法,包括以下步骤: 8.s1)建立目标检测网络结构 9.所述目标检测网络结构,在单阶段目标检测算法ssd的基础上,将原先的conv8、conv9网络层替换为卷积步长为2的第二rfb感受野模块,用于增大感受野,进而增强网络特征提取能力;还添加了强局部对齐域适应组件v1、弱全局对齐的域适应组件v2...
基于域适应的单阶段目标检测算法专利信息由爱企查专利频道提供,基于域适应的单阶段目标检测算法说明:本发明公开了一种基于域适应的单阶段目标检测算法,属于计算机视觉领域。本发明将基于深度学习的域适...专利查询请上爱企查
提出新的类别正则化框架,作为域自适应目标检测算法的插件,不需要额外的标注和超参数。 设计了两个正则化模块,分别用于榨取卷积分类器的弱定位能力以及图像级别预测和实例级别预测间的类别一致性,能够帮助分类器专注于对齐目标相关区域以及难对齐实例。 对多种域转移场景进行实验,验证论文提出的方法的有效性。从实验结果...