論文の概要: Densely Semantic Enhancement for Domain Adaptive Region-free Detectors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.13101v1
- Date: Mon, 30 Aug 2021 10:21:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-31 14:36:04.366423
- Title: Densely Semantic Enhancement for Domain Adaptive Region-free Detectors
- Title（参考訳）: 領域適応型領域フリー検出器の密集性拡張
- Authors: Bo Zhang, Tao Chen, Bin Wang, Xiaofeng Wu, Liming Zhang, Jiayuan Fan
- Abstract要約: 教師なしドメイン適応オブジェクト検出は、元のソースドメインからトレーニング済みの検出器をラベルのない新しいターゲットドメインに適応させることを目的としている。
本研究では,非領域検出器のインスタンスレベル特徴のクロスドメインマッチングを強化するために,対向モジュールを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.50870773197886
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Unsupervised domain adaptive object detection aims to adapt a well-trained
detector from its original source domain with rich labeled data to a new target
domain with unlabeled data. Previous works focus on improving the domain
adaptability of region-based detectors, e.g., Faster-RCNN, through matching
cross-domain instance-level features that are explicitly extracted from a
region proposal network (RPN). However, this is unsuitable for region-free
detectors such as single shot detector (SSD), which perform a dense prediction
from all possible locations in an image and do not have the RPN to encode such
instance-level features. As a result, they fail to align important image
regions and crucial instance-level features between the domains of region-free
detectors. In this work, we propose an adversarial module to strengthen the
cross-domain matching of instance-level features for region-free detectors.
Firstly, to emphasize the important regions of image, the DSEM learns to
predict a transferable foreground enhancement mask that can be utilized to
suppress the background disturbance in an image. Secondly, considering that
region-free detectors recognize objects of different scales using multi-scale
feature maps, the DSEM encodes both multi-level semantic representations and
multi-instance spatial-contextual relationships across different domains.
Finally, the DSEM is pluggable into different region-free detectors, ultimately
achieving the densely semantic feature matching via adversarial learning.
Extensive experiments have been conducted on PASCAL VOC, Clipart, Comic,
Watercolor, and FoggyCityscape benchmarks, and their results well demonstrate
that the proposed approach not only improves the domain adaptability of
region-free detectors but also outperforms existing domain adaptive
region-based detectors under various domain shift settings.
- Abstract（参考訳）: 教師なしのドメイン適応オブジェクト検出は、リッチラベル付きデータを持つ訓練済みの検出器を、ラベルなしデータを持つ新しいターゲットドメインに適応させることを目的としている。
以前の研究は、リージョン提案ネットワーク(RPN)から明示的に抽出されるクロスドメインインスタンスレベルの特徴をマッチングすることで、リージョンベースの検出器(例えば、Faster-RCNN)のドメイン適応性の改善に重点を置いていた。
しかし、これは画像内のすべての可能な場所から密集した予測を行い、そのようなインスタンスレベルの特徴を符号化するRPNを持たない単一ショット検出器(SSD)のような領域フリー検出器には適さない。
その結果、重要な画像領域と重要なインスタンスレベルの特徴を領域フリー検出器の領域間で整列させることに失敗した。
本研究では,非領域検出器のインスタンスレベル特徴のクロスドメインマッチングを強化するための対向モジュールを提案する。
まず、画像の重要な領域を強調するために、DSEMは、画像の背景乱れを抑制するために使用できる転送可能な前景拡張マスクを予測することを学ぶ。
第二に、領域非検出装置がマルチスケール特徴写像を用いて異なるスケールの物体を認識することを考えると、DSEMは多レベル意味表現と異なる領域にわたるマルチインスタンス空間-コンテキスト関係の両方を符号化する。
最後に、DSEMは異なる領域を含まない検出器にプラグイン可能であり、最終的には逆学習によって密集した意味的特徴マッチングを達成する。
PASCAL VOC, Clipart, Comic, Watercolor, FoggyCityscapeベンチマークで大規模な実験を行い, 提案手法が領域自由検出器の領域適応性を向上するだけでなく, ドメインシフト設定の既存領域適応型領域ベース検出器よりも優れていることを示した。
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