Oct, 2023

通过无监督数据获得改进的在线无源领域自适应的目标检测方法

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TL;DR移动机器人中的目标检测的有效性受到多样和陌生环境的挑战。本文通过无监督数据采集引入一种增强移动机器人中自适应目标检测的新方法，该方法以在线无源域自适应为基础，通过优先选择最具信息量的未标记样本来改进检测性能，并经过实证评估，结果显示我们的方法优于现有最先进的方法，证明了无监督数据采集在提高移动机器人自适应目标检测方面的可行性。
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发现论文，激发创造
  • SF-FSDA: 高效标记数据工厂的无源少样本域自适应目标检测

    本文提出了一种基于数据工厂的方法，在源域数据不可用的情况下，以有限的少量手动标注示例为辅助，生成无限量的与目标域相似的合成图像及其对应的标注，并在此基础上实现了针对 SF-FSDA 问题的鲁棒目标检测。

    Jun, 2023

  • C-SFDA: 一种基于课程学习的自我训练框架，用于高效的无源域自适应

    本文提出了一种基于红外图像的智能监测系统，其基于卷积神经网络和支持向量机算法，并且在不需要源数据的情况下使用自我训练的方式进行对源领域的无监督领域适应，使用了策略筛选伪标签的课程学习加速自适应过程。

    Mar, 2023

  • 无源领域自适应遥感图像物体检测

    该研究提出了一种针对遥感图像的实际无源目标检测方法，通过扰动域生成和多层次对齐实现目标域适应，验证了该方法的有效性，并表明该方法可以扩展到其他领域。

    Jan, 2024

  • 无监督域自适应目标检测的免费午餐：无需源数据

    通过建模到一个噪声标签学习问题的框架，我们提出了一种用于无需访问标签源数据的领域自适应目标检测的方法，同时还提出了一个用于生成可靠伪标签的自熵下降度量标准，并通过仿真虚假负样本进行性能的提升

    Dec, 2020

  • 基于实例关系图的无源域自适应目标检测

    本文提出了一种在无需访问源数据的条件下，采用对比损失和实例关系图来增强目标表示并将源训练的物体探测器适应于目标域的训练策略；通过多个实验数据集证明，该方法优于先前的最先进的领域自适应检测方法。

    Mar, 2022

  • 无源域自适应语义分割

    通过知识迁移和自监督学习，提出了一种基于 source-free 的语义分割域适应框架 SFDA，它可以在只有一个经过良好训练的源模型和一个未标注的目标域数据集的情况下，在语义分割中恢复和保存源域知识。

    Mar, 2021

  • 面向恶劣图像条件下的视频目标检测的无源域适应

    我们提出了一种用于视频目标检测的简单而有效的无源域自适应方法，STAR-MT。通过改进 YOLOV 方法，在包括噪声、气流湍流和雾霾等恶劣图像条件下，我们的方法始终提高了视频目标检测性能，展示了其在现实世界应用中的潜力。

    Apr, 2024

  • 基于不确定性感知自适应蒸馏的多源无域自适应

    提出一种名为 UAD 的简单而有效方法，用于医学领域中的多源免监督域适应，通过模型层和实例层的知识蒸馏，实现高性能的目标领域模型，验证了其在两个图像诊断基准数据集上的普适性和显著性能提升。

    Feb, 2024

  • 无源目标检测的对抗性对齐

    本文提出了一种基于生成伪标签和对抗学习技术的无源目标检测方法，将目标域划分为相似子集和不相似子集，并通过平均教师框架中的对抗模块来提高伪标签的质量，实验表明该方法在跨域目标检测方面表现优异。

    Jan, 2023

  • 泛化的零样本域自适应

    本文提出了一种广义源自由域自适应（G-SFDA）的新域自适应范例，其中仅在自适应期间访问当前未标记的目标数据，该方法基于局部结构聚类（LSC）和稀疏域注意力（SDA）以保持源信息的同时为不同领域激活不同的特征通道。实验表明，本文所提出的方法的目标表现与现有域自适应（DA）和源自由域自适应（SFDA）方法相当或更好，并在 VisDA 上实现了最先进的性能（85.4％）。

    Aug, 2021