本文中，我们提出了一个统一的多粒度对齐的对象检测框架，以实现领域内不变的特征学习。我们使用来自主干网络的像素级特征图，首先开发了全尺度门控融合模块来聚合实例的判别表示，从而实现了强大的多尺度目标检测。与此同时，我们提出了多粒度鉴别器，以识别样本（即像素、实例和类别）不同粒度来自哪个领域。在不同的背骨骼架上，我们进行了广泛的实验，证明了我们的框架在锚点自由 FCOS 和锚点 Faster RCNN 检测器上的有效性。

Mar, 2022

本论文提出了一种新的粗 - 细特征自适应方法以解决领域偏移问题，细化层面通过最小化不同领域相同类别的全局原型的距离来实现前景的条件分布对齐。通过广泛实验，结果表明该方法的广泛适用性和有效性达到了现有最优水平。

Mar, 2020

利用模型的预测不确定性在领域迁移中实现对抗特征对齐和类别级对齐之间的平衡，从而在各种适应场景中超越现有的最先进方法。

Nov, 2023

提出了一种多级域自适应模型，通过同时对本地级别特征和全局级别特征分布进行对齐，以解决交叉域目标检测中现有方法对局部特征分布不能有效匹配的问题，并在多种实验中验证了其效果。

Jul, 2019

该论文提出了一种基于多粒度对齐的检测框架，不仅考虑了不同类别实例之间的区别，还考虑了不同领域中不同粒度样本的区别，并采用自适应指数移动平均策略 for model assessment 来提高检测的鲁棒性。

Jan, 2023

本文提出一种新的无监督领域自适应模型，通过像素级和特征级变换相结合解决了自主驾驶中更复杂的目标检测问题，同时引入了生成对抗网络和循环一致性损失以及区域提案特征对抗训练等方法，通过实验证明了本方法的鲁棒性和优越性。

Sep, 2018

通过深度域自适应进行知识迁移来提高性能，本研究提出了利用半监督学习洞察力设计的分类感知域对抗神经网络以在源域中将目标例子转化为更可分类的区域，并利用建立在通用外观流的三维几何与图像合成的基础上的属性条件换档深度生成对抗网络将源图像转化为多目标图像的意见。

Feb, 2018

本文提出一种新颖的无监督跨领域检测模型，在源域中利用标注数据训练一个针对不同目标域的物体探测器，通过在两个维度上进行跨领域特征对齐，即深度和空间维度，来缓解物体检测中的跨领域表示差异。实验证明该模型胜过现有的比较方法。

Nov, 2020

本文提出了一种利用预测不确定性来平衡对抗特征对齐和类级对齐的方法，以适应在物体外观、视角和背景方面存在显著变化的未知领域中的已训练的物体检测器。

Oct, 2021

跨领域行人检测的关键词是：跨领域行人检测、领域对齐、单阶段检测器、图像级特征对齐、以及背景聚焦分布对齐。摘要：本文提出了一种名为背景聚焦分布对齐（BFDA）的新框架，用于训练领域自适应单阶段行人检测器。BFDA 首先将背景特征从整个图像特征映射中解耦，并通过一种新颖的长短程辨别器进行对齐。

Sep, 2023