【ICCV23目标检测域适应】Unsupervised Domain Adaptive Detection with Network Stability Analysis 一、摘要 领域自适应检测的目的是提高检测器从标记的源域学习到未标记的目标域的通用性。在这项工作中,从控制理论的稳定性概念中获得灵感,即鲁棒系统需要在不受干扰的情况下保持外部和内部的一致性,我们提出了一个… ...
其主要目的是在源域(source domain)中训练一个模型,使其在目标域(target domain)中也能够具有良好的性能,从而解决数据分布不匹配的问题。 二、域适应目标检测的必要性 在实际应用中,数据分布不均是一个普遍存在的问题。例如,在计算机视觉领域,由于拍摄角度、光照条件、图像质量等因素的变化,导致训练数据和测试数据的...
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利用cycle-gan在源域和目标域间生成多个中间域图像,跟源域共享一个标签,这样,可训练的数据就增多了,这些新的数据与源域和目标域一起送入faster rcnn,源域与新图像会计算检测loss,然后所有图像一起会送入域分类器,不同于通常的域适应中的域判别器,这里的分类器不是二分类,是多分类,最终的目的是希望学习到多个...
本文的亮点在于提出了一种创新的主动域适应(Active Domain Adaptation,ADA)方法,专门针对目标检测任务中假阴性(False Negative, FN)错误的减少。在目标检测领域,模型需要适应各种不同的场景,如不同的光照条件和传感器特性,这些因素都会导致模型性能的显著差异。传统的无监督域适应(UDA)方法虽然能够在一定程度上减少标注...
领域自适应检测的目的是提高检测器从标记的源域学习到未标记的目标域的通用性。在这项工作中,从控制理论的稳定性概念中获得灵感,即鲁棒系统需要在不受干扰的情况下保持外部和内部的一致性,我们提出了一个通过稳定性分析实现无监督域自适应检测的新框架。具体而言,我们将来自不同域的图像和区域之间的差异视为干扰,并...
图像智能分析的关键步骤之一是目标检测,当把训练好的目标检测方法应用于新场景时,由于工作环境的变动,目标检测效果通常会迅速下降。《领域自适应目标检测方法与应用》围绕领域自适应目标检测方法开展了两方面的研究:面向监控场景的有监督、无监督目标检测迁移方法研究和基于记忆预测机制的目标检测方法研究。《领域自适应目标...
这里笔者介绍一篇小样本(few-shot)数据方向下的域适应(Domain Adaptation)的目标检测算法,这篇新加坡国立大学 & 华为诺亚方舟实验室的论文Few-shot Adaptive Faster R-CNN被收录于CVPR 2019,解决的具体问题场景是在普通常见场景下的汽车目标检测。 我们只有少量雾天暴雨极劣天气环境下的汽车样本,那么我们可以使用成对采...
源域(Source Domain)\(\mathcal{D}_s\)和目标域(Target Domain)\(\mathcal{D}_t\)的数据经验分布不一样,但是任务是相同的。 任务是利用源域中已有的知识(标签信息)去学习目标域的样本的类别。 直观感受 如现在有两堆数据,一堆是真实的动物照片,一堆是手绘动物的照片。两个数据集的风格是明显不一样的,...
我们提出了一种新颖的、专门针对DAOD任务设计的领域感知适配器(Domain-Aware Adapter, DA-Ada)。 领域自适应目标检测(Domain Adaptive Object Detection, DAOD)旨在将训练于已标注源领域的检测器泛化到未标注的目标领域。由于视觉-语言模型(V...