域适应目标检测综述 域适应目标检测综述 域适应目标检测主要解决模型在不同数据分布下的适应问题。比如训练数据来自晴天场景，测试数据却是雨天或雾天，直接使用原模型效果可能大幅下降。这时候需要让模型学会忽略环境差异，专注于检测目标本身。核心思路是通过调整模型，减少源域和目标域之间的分布差异，提升跨域检测能力。...
由于日间源图像和夜间目标图像之间存在较大的域间隙,教师无法生成高质量的伪标签。这种情况通常发生在整个场景中,但特别是对于具有强烈夜间特征的区域,例如弱光、眩光、不均匀照明等。教师只为与白天有更多相似性的区域生成自信的伪标签,因为它偏向于白天域。这种偏差给使用硬阈值来过滤分类交叉熵损失的伪标签的方法带...
探讨域适应目标检测算法的现状、挑战与应用前景。域适应目标检测算法地核心在于其能够从源领域(如标记数据来源的环境)迁移到目标领域(如未标记数据的环境),实现模型在新环境中的有效性。这种能力对于现实世界中需要快速部署以及适应变化的应用尤为重要。在交通监控系统中,由于不同城市交通规则以及道路结构的差异需要一种...
特别是在车载相机等实际应用场景中,这种域适应技术能够显著提高目标检测的准确性和可靠性。 主要的创新点在于其ADA方法应用于目标检测领域,特别是FNPM的引入,这不仅解决了目标检测中的一个关键问题,也为域适应领域的研究提供了新的思路和工具。通过在有限的标注预算下实现高性能的目标检测,本文的方法为实际应用中的模...
显著双域教师(D3T)目标检测的域自适应通常采用带有单个教师模型的MT框架来适应RGB图像域,例如从Cityscapes[7]到Foggy Cityscapes数据集[36]。然而,RGB域和热红外域之间的域差距显著更大。因此,为两个域使用单个教师模型可能会导致负...
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...
在这些单阶段检测器中,作者选择YOLO用于域适应任务,是因为它具有独特的优势。首先,YOLO可以实现实时目标检测。在数据量较大的应用中,这一能力至关重要。此外,YOLO经过多次重大改进,其目标检测性能得到了显著提升,甚至超过了更快的R - CNN...
域适应目标检测汇总,TGRS2020/遥感:MultisourceDomainAdaptationforRemoteSensingUsingDeepNeuralNetworks基于深度神经网络的遥感多源域自适应0.摘要1.概述2.方法2.1.基于像素到基于面片的预测2.2.架构2.3.通过知识扩展网络进行适应2.3.1.LwF2.3.2.LFL2.4.AMDA参考文献0.
本质上,域自适应通过提取源域和目标域间的共性特征,使模型跨越不同场景的数据鸿沟——这与人类经验迁移的思考模式惊人相似,就像工程师在南方工地积累的检测经验,经过调整后能应用到北方雪地项目。 著名计算机视觉专家李飞飞团队研究发现,当源域数据覆盖50种光照条件时,目标域适应效率能提升63%。这种现象揭示了一个深层...
伪检测的正确性与用于过滤检测的置信度密切相关。在适应的早期阶段,由于域间隙较大,置信度往往不太可靠,通常值较低。因此,如果应用严格的置信度度量(如Ccomb),则非最大抑制最终会过滤掉大多数伪检测。因此,我们建议将置信度从宽松的方式逐步过渡到严格的方式,首先通过允许更多的伪检测来学习目标域的初始表示,然后逐...