ECCVJul, 2020

通过不对称三向 Faster-RCNN 实现域自适应目标检测

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TL;DR提出一种基于不对称三路 Faster-RCNN 和辅助网络的非监督域自适应目标检测方法，在保证安全性的同时提高了区别性并在多个数据集上达到 SOTA 性能。
unsupervised domain adaptive object detectionasymmetric tri-way faster-rcnnancillary netsource domain collapseparameter sharing
发现论文，激发创造
  • 无限制物体检测的多重对抗 Faster-RCNN

    本文提出了一种多级对抗 Faster-RCNN（MAF）框架，用于在非受限环境中利用从具有足够标签的辅助源域训练的领域知识检测对象，其中包括多个对抗域分类器亚模块、信息不变的尺度降低模块（SRM）以及加权梯度翻转层（WGRL）等，实验结果表明，MAF 在 Cityscapes，KITTI，Sim10k 等非受限任务中的表现优于现有检测器。

    Jul, 2019

  • Few-shot 自适应 Faster R-CNN

    提出一种名为 FAFRCNN 的基于源域数据训练的检测器的 few-shot adaptation 方法，通过配对机制和双层模块来实现对目标域中目标检测的准确性提高。

    Mar, 2019

  • 跨域适应目标检测教师

    我们提出了自适应教师（AT）框架来解决使用教师 - 学生框架进行目标检测的半监督学习中由于域差异而产生的问题，AT 利用领域对抗学习和弱 - 强数据增强来缓解这一问题。

    Nov, 2021

  • 领域自适应快速 R-CNN 用于野外物体检测

    本文旨在提高物体检测的跨域鲁棒性，通过基于 Faster R-CNN 的两级域自适应组件来解决图像水平和实例水平的域偏移问题，实现域不变的 RPN 学习，从而提高物体检测在不同领域转移场景下的有效性。

    Mar, 2018

  • 使用边框偏移量进行单阶段物体检测器的无监督领域适应

    本论文提出了一种基于 OADA 的新型域自适应物体检测算法，通过考虑边界框偏移的特征条件化方法，解决了特征分布因物体种类和边界框偏移值而异的问题，并在实验中取得了最新颖的性能。

    Jul, 2022

  • 领域自适应物体检测的联合分布对齐：通过对抗学习实现

    本文提出了一个联合自适应检测框架 (JADF)，通过联合、条件式对齐特征空间和返回类别空间，以提高无监督域自适应目标检测的性能，并提出了类别可迁移度评估指标来考虑每个对象类别的可迁移度，实现了无监督域自适应目标检测中 - state-of-the-art 性能。

    Sep, 2021

  • 目标检测中考虑不确定性的无监督域自适应

    通过引入条件对抗学习，基于不确定性度量的领域自适应网络 (UaDAN) 能够适应性地分别对齐良好对齐和不良对齐的样本，在图像级别和实例级别逐步实现吸收知识，显著优于现有方法。

    Feb, 2021

  • 通过渐进式域自适应进行跨领域弱监督物体检测

    本文提出了一种跨域弱监督目标检测的框架，通过对源领域上有实例级别注释的图像和目标领域上仅有图像级别注释的图像进行双重领域适应技术进行微调，取得了 5 到 20 个百分点的均值平均精度改进。

    Mar, 2018

  • 通用领域自适应物体检测器

    我们提出了 US-DAF 方法来解决通用域自适应目标检测中的负迁移问题，提高在各种尺度下的迁移性和区分性。该方法通过两个模块实现：1）设计一个过滤机制模块来促进公共类的特征对齐并抑制私有类的干扰来克服由于类别偏移引起的负迁移。2）引入新的多标签尺度适应器来进行两个域之间相应尺度的个体对齐。实验表明，US-DAF 方法在三种场景下均达到了最先进的结果，并在 Clipart1k 和 Watercolor 基准数据集上获得了 7.1％和 5.9％的相对改进。

    Jul, 2022

  • 领域自适应目标检测的强健学习方法

    本文提出了一种基于鲁棒学习思想的目标检测框架，通过使用在源领域上训练的检测模型获取目标领域的嘈杂标签数据，从而实现对所谓领域适应问题的处理。通过在 SIM10K、Cityscapes 和 KITTI 等数据集上的验证，将本文提出的方法与现有方法进行了比较，得出了它的显著提升。

    Apr, 2019