論文の概要: Domain Generalisation for Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05294v1
• Date: Thu, 10 Mar 2022 11:14:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-11 14:31:07.058346
• Title: Domain Generalisation for Object Detection
• Title（参考訳）: オブジェクト検出のためのドメイン一般化
• Authors: Karthik Seemakurthy, Charles Fox, Erchan Aptoula, Petra Bosilj
• Abstract要約: 本稿では,物体検出設定における領域一般化について検討する。 本稿では,境界ボックス検出器とドメイン属性の両方を扱うための新しい用語を提案する。 我々は、ドメイン一般化問題に適用可能な、オブジェクト検出のためのドメインに依存しない特徴表現を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.2475574493706025
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain generalisation aims to promote the learning of domain-invariant features while suppressing domain specific features, so that a model can generalise well on previously unseen target domains. This paper studies domain generalisation in the object detection setting. We propose new terms for handling both the bounding box detector and domain belonging, and incorporate them with consistency regularisation. This allows us to learn a domain agnostic feature representation for object detection, applicable to the problem of domain generalisation. The proposed approach is evaluated using four standard object detection datasets with available domain metadata, namely GWHD, Cityscapes, BDD100K, Sim10K and exhibits consistently superior generalisation performance over baselines.
• Abstract（参考訳）: ドメイン一般化(domain generalization)は、ドメイン固有の特徴を抑制しながら、ドメイン不変な特徴の学習を促進することを目的としている。 本稿では,オブジェクト検出設定における領域一般化について検討する。 本稿では,境界ボックス検出器とドメインの双方を扱うための新しい用語を提案し,整合正則化を組み込む。 これにより、オブジェクト検出のためのドメインに依存しない特徴表現を学習でき、ドメインの一般化の問題に適用できます。 提案手法は、GWHD、Cityscapes、BDD100K、Sim10Kの4つの標準オブジェクト検出データセットを用いて評価され、ベースラインよりも一貫して優れた一般化性能を示す。

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