論文の概要: Unbiased Mean Teacher for Cross-domain Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.00707v2
• Date: Wed, 23 Jun 2021 00:53:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 05:25:20.578398
• Title: Unbiased Mean Teacher for Cross-domain Object Detection
• Title（参考訳）: クロスドメインオブジェクト検出のための無バイアス平均教師
• Authors: Jinhong Deng, Wen Li, Yuhua Chen, Lixin Duan
• Abstract要約: オブジェクト検出モデルはデータ分散に弱いことが多いため、ドメイン間のオブジェクト検出は困難である。 クロスドメインオブジェクト検出のためのUnbiased Mean Teacher (UMT)モデルを提案する。 我々のUTTモデルは、ベンチマークデータセット上で44.1%、58.1%、41.7%、43.1%のmAPを達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.75177193771992
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cross-domain object detection is challenging, because object detection model is often vulnerable to data variance, especially to the considerable domain shift between two distinctive domains. In this paper, we propose a new Unbiased Mean Teacher (UMT) model for cross-domain object detection. We reveal that there often exists a considerable model bias for the simple mean teacher (MT) model in cross-domain scenarios, and eliminate the model bias with several simple yet highly effective strategies. In particular, for the teacher model, we propose a cross-domain distillation method for MT to maximally exploit the expertise of the teacher model. Moreover, for the student model, we alleviate its bias by augmenting training samples with pixel-level adaptation. Finally, for the teaching process, we employ an out-of-distribution estimation strategy to select samples that most fit the current model to further enhance the cross-domain distillation process. By tackling the model bias issue with these strategies, our UMT model achieves mAPs of 44.1%, 58.1%, 41.7%, and 43.1% on benchmark datasets Clipart1k, Watercolor2k, Foggy Cityscapes, and Cityscapes, respectively, which outperforms the existing state-of-the-art results in notable margins. Our implementation is available at https://github.com/kinredon/umt.
• Abstract（参考訳）: オブジェクト検出モデルはデータ分散、特に2つの異なるドメイン間のかなりの領域シフトに対して脆弱であることが多いため、ドメイン間のオブジェクト検出は困難である。 本稿では,ドメイン間オブジェクト検出のためのUnbiased Mean Teacher (UMT)モデルを提案する。 我々は、ドメイン横断シナリオにおいて、単純な平均教師(MT)モデルに対してかなりのモデルバイアスが存在することを明らかにする。 特に,教師モデルにおいて,教師モデルの専門知識を最大限活用するためのMTのクロスドメイン蒸留法を提案する。 さらに,学生モデルでは,画素レベルの適応でトレーニングサンプルを増強することにより,バイアスを軽減する。 最後に, 現状モデルに最も適合する試料を選別し, クロスドメイン蒸留プロセスをさらに強化するために, アウト・オブ・ディストリビューション推定手法を用いる。 これらの戦略でモデルバイアスの問題に取り組むことで、我々のumtモデルは、ベンチマークデータセットであるclipart1k、watercolor2k、fogggy cityscapes、cityscapes上で44.1%、58.1%、41.7%、43.1%のマップをそれぞれ達成し、既存の最先端の成果を上回っている。 私たちの実装はhttps://github.com/kinredon/umtで利用可能です。

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