CVPRMar, 2022

多粒度对齐领域自适应物体检测

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TL;DR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。
domain adaptive object detectionmulti-granularity alignmentfeature learningomni-scale gated fusion moduledomain adaptation scenarios
发现论文，激发创造
  • 具有统一多粒度对齐的鲁棒领域自适应目标检测

    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

  • 每个像素都重要：用于域自适应目标检测的中心感知特征对齐

    本文提出了一个基于像素级目标度和中心化对齐的域自适应目标检测器，以优化跨域适配，实验结果证明了其相对于现有算法的优越性。

    Aug, 2020

  • 基于粗到细特征自适应的跨领域目标检测

    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

  • 多层域自适应学习用于跨领域检测

    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

  • 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

  • 基于语义引导的特征对齐的目标检测半监督域泛化

    本文通过探索视觉语言预训练和通过语言空间强制特征对齐，首次解决了半监督领域泛化问题。我们提出了一种新颖的跨域描述多尺度学习（CDDMSL）方法，在嵌入空间中最大化了具有不同领域特性的图像描述之间的一致性。CDDMSL 在领域泛化和域自适应设置中显著优于现有方法，分别实现了 11.7% 和 7.5% 的改进。全面的分析和消融研究确认了我们方法的有效性，将 CDDMSL 定位为物体检测任务中领域泛化的有希望的方法。

    Sep, 2023

  • 跨领域目标检测的二维特征对齐

    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

  • 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

  • 目标检测渐进领域自适应

    该论文提出了一种介质域方法，使用深度学习、对抗损失等技术实现物体检测领域的域自适应，提高了目标域的检测性能。

    Oct, 2019

  • 无人驾驶目标检测中基于像素和特征级别的域自适应

    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