域对抗适应模块(Domain Adversarial Adaptation Module) 域自适应嵌入(Domain Adaptive Embedding) 这个嵌入模块由自编码器和注意力模块组成,目的:尽可能的混淆域。 域自适应损失(Domain Adaptive Loss) 根据文章Conditional Domain Adversarial Network (CDAN)额外加一个域鉴别器(domain discriminator D)来处理 source distr...
Domain Adaptation 我们的DA-FSL设置中涉及的领域适应问题不能通过监督域适应(supervised domain adaptation, SDA)来解决[34,1]。虽然在我们的DA-FSL设置下存在一小组来自目标域的标记样本用于DA,但来自目标域的类与来自源域的类没有重叠。近年来,无监督域适应(unsupervised domain adaptation, UDA)的研究占据主导地位。
更快的R-CNN也是高度灵活的,可以扩展到其他任务,例如实例分割。然而,这些工作集中在传统的设置,没有考虑领域适配问题的目标检测在野外。本文选择Faster R-CNN作为基检测器,提高其在新目标域的目标检测泛化能力。 域适配:在计算机视觉中的图像分类上,域适配进行了广泛的研究。传统方法,包括域迁移多核学习、对称度量学...
在 理论的启发下,提出了两个域适配模块:像素域适配(Pixel domain Adaptation, PDA)和语义域适配(Semantic domain Adaptation, SDA)。 PDA模块对模板的特征图和搜索区域图像进行对齐,消除了由于天气、光照等原因造成的像素级域漂移。 SDA模块将跟踪目标的出现特征表示对齐,以消除语义级的域漂移。 PDA和SDA模块通过对抗...
论文名称:《Domain-Adaptive Few-Shot Learning》 论文地址:https://www.aminer.cn/pub/5e7495c591e0111c7cee13bb/domain-adaptive-few-shot-learning 论文解读参考:https://blog.csdn.net/m0_37929824/article/details/105379668 论文代码参考:https://github.com/dingmyu/DAPN ...
DA-DETR: Domain Adaptive Detection Transformer by Hybrid Attention,一、ImageNet数据集简介IMAGENETLargeScaleVisualRecognitionChallenge(ILSVRC),从2010年开始,每年举办的ILSVRC图像分类和目标检测大赛,Imagenet数据集是目前深度学习图像领域应用得非常多的一个领
Moreover, the influence of various modules on the performance of the domain-adaptive network (DANet) is investigated. When trained on Sceneflow data and generalized to the real test sets, the method performs significantly better than state-of-the-art models and even better than some latest ...
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。
Hans UszkoreitHong LiPeter AdolphsXiwen ChengCognitive TechnologiesXu F, Uszkoreit H, Li H, Adolphs P, Cheng X (2014) Domain-adaptive relation extraction for the semantic web. In: Wahlster W, Grallert HJ, Wess S, Friedrich H, Widenka T (eds) Towards the Internet of Services: The ...
#symlink the datasetcd~/github/Domain-Adaptive-Faster-RCNN-PyTorch ln -s /<path_to_cityscapes_dataset>/ datasets/cityscapes ln -s /<path_to_foggy_cityscapes_dataset>/ datasets/foggy_cityscapes Train the Domain Adaptive Faster R-CNN: