論文の概要: I^3Net: Implicit Instance-Invariant Network for Adapting One-Stage Object Detectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.13757v1
• Date: Thu, 25 Mar 2021 11:14:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-26 13:37:52.173453
• Title: I^3Net: Implicit Instance-Invariant Network for Adapting One-Stage Object Detectors
• Title（参考訳）: I^3Net: 1段階オブジェクト検出器適応のためのインスタンス不変ネットワーク
• Authors: Chaoqi Chen, Zebiao Zheng, Yue Huang, Xinghao Ding, Yizhou Yu
• Abstract要約: 暗黙のInstance-Invariant Network(I3Net)は、ワンステージ検出器の適応に適しています。 i3netは、異なる層における深い特徴の自然な特徴を利用してインスタンス不変な特徴を暗黙的に学習する。 実験によると、I3Netはベンチマークデータセットの最先端のパフォーマンスを上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.93963042395976
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent works on two-stage cross-domain detection have widely explored the local feature patterns to achieve more accurate adaptation results. These methods heavily rely on the region proposal mechanisms and ROI-based instance-level features to design fine-grained feature alignment modules with respect to the foreground objects. However, for one-stage detectors, it is hard or even impossible to obtain explicit instance-level features in the detection pipelines. Motivated by this, we propose an Implicit Instance-Invariant Network (I^3Net), which is tailored for adapting one-stage detectors and implicitly learns instance-invariant features via exploiting the natural characteristics of deep features in different layers. Specifically, we facilitate the adaptation from three aspects: (1) Dynamic and Class-Balanced Reweighting (DCBR) strategy, which considers the coexistence of intra-domain and intra-class variations to assign larger weights to those sample-scarce categories and easy-to-adapt samples; (2) Category-aware Object Pattern Matching (COPM) module, which boosts the cross-domain foreground objects matching guided by the categorical information and suppresses the uninformative background features; (3) Regularized Joint Category Alignment (RJCA) module, which jointly enforces the category alignment at different domain-specific layers with a consistency regularization. Experiments reveal that I^3Net exceeds the state-of-the-art performance on benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 2段階クロスドメイン検出に関する最近の研究は、より正確な適応結果を得るために、局所的な特徴パターンを広く研究している。 これらのメソッドは、フォアグラウンドオブジェクトに対してきめ細かい機能アライメントモジュールを設計するために、リージョンの提案機構とROIベースのインスタンスレベル機能に大きく依存しています。 しかし、一段階の検出器では、検出パイプラインで明示的なインスタンスレベルの特徴を得ることは困難または不可能である。 そこで本研究では,各層における深部特徴の自然特性を利用して,一段検出器の適応に適したインプリシットインスタンス不変ネットワーク(I^3Net)を提案する。 Specifically, we facilitate the adaptation from three aspects: (1) Dynamic and Class-Balanced Reweighting (DCBR) strategy, which considers the coexistence of intra-domain and intra-class variations to assign larger weights to those sample-scarce categories and easy-to-adapt samples; (2) Category-aware Object Pattern Matching (COPM) module, which boosts the cross-domain foreground objects matching guided by the categorical information and suppresses the uninformative background features; (3) Regularized Joint Category Alignment (RJCA) module, which jointly enforces the category alignment at different domain-specific layers with a consistency regularization. 実験の結果、I^3Netはベンチマークデータセットの最先端のパフォーマンスを上回ることがわかった。

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