Mar, 2024
基于注意力的多源域自适应目标检测中的类别条件对齐
Attention-based Class-Conditioned Alignment for Multi-Source Domain
Adaptive Object Detection
TL;DR领域自适应方法针对目标检测（OD）旨在通过促进源域和目标域之间的特征对齐来减轻分布偏移的影响。多源域自适应（MSDA）允许利用多个带注释的源数据集和未标记的目标数据以提高检测模型的准确性和鲁棒性。最先进的MSDA方法通常采用类不可知的特征对齐，但由于不同领域中对象的外观变化而产生了独特的模态信息，这是具有挑战性的。最近的基于原型的方法提出了一种针对类别的对齐，但由于噪声伪标签导致的误差累积，这可能会对不平衡数据的适应产生负面影响。为了克服这些限制，我们提出了一种基于注意力的类条件对齐方案，用于MSDA，该方案通过对齐每个对象类别的实例来实现。特别地，注意力模块与对抗性域分类器相结合，可以学习域不变和类别特定的实例表示。对多个基准MSDA数据集进行的实验结果表明，我们的方法优于现有方法，并且对于类别不平衡具有鲁棒性。我们的代码可在此https URL中找到。