ICCVOct, 2021
在自适应目标检测中寻求相似性优于差异性:基于相似性的领域对齐
Seeking Similarities over Differences: Similarity-based Domain Alignment for Adaptive Object Detection
Farzaneh Rezaeianaran, Rakshith Shetty, Rahaf Aljundi, Daniel Olmeda Reino, Shanshan Zhang...
TL;DR提出了一个广义的 Unsupervised Domain Adaptation 框架,基于此直接实现了 ViSGA 算法,通过视觉相似性分组来聚合特征,并基于对抗训练进行群体对齐,并将其应用在多源数据集中,在 Sim2Real 和 Adverse Weather 数据集上取得了优于之前方法的性能。