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...
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...
Domain Adaptive Loss 注意,域自适应/混淆损失对于弥合源域和目标之间的域差距很有用,但是它也具有在每个类级别过度对齐的有害的副作用,这会损害FSL性能。为了缓解此问题,我们引入了域区分损失,以使每个域内的每个类分布彼此不同。 Adaptive Re-weighting Module 本文所提出的模型包含多个目标,包括原型网络中两个los...
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 ...
A Real-Time Framework for Domain-Adaptive Underwater Object Detection with Image Enhancementarxiv.org/abs/2403.19079 一、研究动机 1.研究目标 本文的研究目标是提出一个名为EnYOLO的实时框架,用于同时进行水下图像增强(UIE)和水下物体检测(UOD)任务,并具备域适应能力。此框架旨在解决传统方法中图像增强与物...
Domain Adaptation 域适配被广泛用于跨域图像分类和检测,其目的是通过减少分布差异将知识从一个域转移到另一个域。 一种常用的域适配方法是通过使从不同域提取的特征不可区分来弥合域间隙。 近年来,一些方法在无监督域自适应方面取得了巨大的成功。 早期的模型通过最大平均偏差(Maximum Mean deviation, MMD)、矩匹配...
#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:
We present in this paper the methodology developed within the PARADIME (Parameterizable Domain-Adaptive Information and Message Extraction) project for designing an Information Extraction (IE) system easily adaptable to new domains of application. For this we went for a strict separation of the (sha...
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。
In this paper, we propose a domain-adaptive framework to improve the domain adaptability of AES models. We design two domain-independent self-supervised tasks and jointly train them with the AES task simultaneously. The self-supervised tasks enable the model to capture the shared knowledge across ...