Dec, 2023

领域相似度感知标签分配用于领域泛化的水下目标检测

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TL;DR该研究通过引入 “领域相似 - 感知标签分配”（Domain Similarity-Perceived Label Assignment）的概念，并结合领域特定的数据增强技术，在水下跨域目标检测基准测试 S-UODAC2020 上取得了最先进的结果，并验证了该方法在 Cityscapes 数据集上的有效性。
underwater environmentsdomain shiftdomain adversarial learningdomain similarity-perceived label assignmentcross-domain object detection
发现论文，激发创造
  • 使用领域对抗学习的全能水下图像增强

    本文介绍了一种用于增强不同水域下水下图像的模型，采用深度学习技术，通过对图像特征进行无关领域的学习，提高了图像增强的性能，并在物体检测任务中表现出了显著的改善。

    May, 2019

  • mDALU: 多源域适应及部分数据集标签统一

    该研究提出了一种多源域自适应和标签统一问题的新方法，使用领域关注、不确定性最大化和注意力引导的对抗性对齐解决不匹配标签的负向转移，并在部分监督和完全监督的适应阶段传递知识以进行标签完成处理，在三种不同的任务中实现了显著优于现有竞争方法的表现。

    Dec, 2020

  • DACS: 基于跨域混合采样的领域自适应

    使用 DACs 方法，混合源领域的标签数据和目标领域的伪标签数据进行训练可以有效地解决基于卷积神经网络的语义分割模型在新领域上通用性不佳的问题。

    Jul, 2020

  • 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

  • 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

  • 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

  • 深度域自适应目标检测：一份综述

    本文综述了关于深度域自适应物体检测方法的最新研究进展及分类，并给出了每个分类的代表性方法详细描述，同时探讨了未来的研究趋势。

    Feb, 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

  • 目标检测无监督领域自适应：综述

    本研究通过详细描述检测的域适应问题并对各种方法进行广泛概述，强调提出的策略及其相关的缺点，为未来的研究提供有前途的问题，并向计算机视觉、生物计算、医学影像和自主导航等领域的模式识别专家介绍了当前进展的现状。

    May, 2021

  • 领域自适应目标检测：自训练与对抗学习之间的平衡

    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