論文の概要: Domain Generalisation for Object Detection under Covariate and Concept Shift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05294v5
• Date: Sun, 16 Jun 2024 09:23:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-20 05:43:26.246284
• Title: Domain Generalisation for Object Detection under Covariate and Concept Shift
• Title（参考訳）: 共変量と概念シフトによる物体検出のための領域一般化
• Authors: Karthik Seemakurthy, Erchan Aptoula, Charles Fox, Petra Bosilj,
• Abstract要約: ドメインの一般化は、ドメイン固有の特徴を抑えながら、ドメイン不変の機能の学習を促進することを目的としている。 オブジェクト検出のためのドメイン一般化手法を提案し, オブジェクト検出アーキテクチャに適用可能な最初のアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.32461766065764
• 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 better to previously unseen target domains. An approach to domain generalisation for object detection is proposed, the first such approach applicable to any object detection architecture. Based on a rigorous mathematical analysis, we extend approaches based on feature alignment with a novel component for performing class conditional alignment at the instance level, in addition to aligning the marginal feature distributions across domains at the image level. This allows us to fully address both components of domain shift, i.e. covariate and concept shift, and learn a domain agnostic feature representation. We perform extensive evaluation with both one-stage (FCOS, YOLO) and two-stage (FRCNN) detectors, on a newly proposed benchmark comprising several different datasets for autonomous driving applications (Cityscapes, BDD10K, ACDC, IDD) as well as the GWHD dataset for precision agriculture, and show consistent improvements to the generalisation and localisation performance over baselines and state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: ドメイン一般化は、ドメイン固有の特徴を抑えながら、ドメイン不変機能の学習を促進することを目的としている。 オブジェクト検出のためのドメイン一般化手法を提案し, オブジェクト検出アーキテクチャに適用可能な最初のアプローチを提案する。 厳密な数学的解析に基づいて、画像レベルでの領域間の限界特徴分布の整合に加えて、インスタンスレベルでクラス条件アライメントを行うための新しいコンポーネントとの特徴アライメントに基づくアプローチを拡張する。 これにより、ドメインシフトのコンポーネント、すなわち共変量と概念シフトの両方に完全に対処し、ドメインに依存しない特徴表現を学ぶことができます。 我々は,一段式(FCOS,YOLO)と二段式(FRCNN)の両検出器を用いて,自律走行用(Cityscapes, BDD10K, ACDC, IDD)の異なるデータセットと,精密農業用GWHDデータセットからなる新しいベンチマークを行い,ベースラインと最先端技術による一般化とローカライゼーション性能の整合性向上を示す。

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