核心概念
異なる粒度間の依存関係をエンコードし、ドメイン適応検出のための新しい統一マルチ粒度アライメント(MGA)フレームワークを提案します。
摘要
この記事は、ドメイン適応検出に焦点を当てており、異なる粒度での特徴マップの整列を行うための多粒度ディスクリミネーターを導入しています。また、提案されたAEMA戦略により疑似ラベルの品質が向上し、検出の堅牢性が向上します。
導入: オブジェクト検出はコンピュータビジョンで重要な問題であり、深層学習による強力な表現によって大きく進歩しています。
UDA検出: 教師ありドメイン適応(UDA)検出は注目されており、知識転送を目指しています。
アライメント戦略: 異なる粒度での特徴整列戦略が導入されており、ピクセルレベルからカテゴリレベルまで考慮されています。
AEMA戦略: 提案されたAEMA戦略は教師と生徒ディテクターの評価を利用して疑似ラベルの品質を向上させます。
統計資料
ドメイン適応: 未監視学習(UDA)検出は注目されている。
ピクセルレベル整列: 特徴分布を整列するために使用される。
カテゴリレベルディスクリミネータ: カテゴリ間の関係性を考慮する。
引述
"我々は新しい統一マルチ粒度アライメント(MGA)フレームワークを提案します。"
"AEMA戦略は教師と生徒ディテクターの評価を利用して疑似ラベルの品質を向上させます。"