論文の概要: Multi-Granularity Alignment Domain Adaptation for Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16897v1
• Date: Thu, 31 Mar 2022 09:05:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-01 15:50:09.636508
• Title: Multi-Granularity Alignment Domain Adaptation for Object Detection
• Title（参考訳）: 物体検出のための多次元アライメント領域適応
• Authors: Wenzhang Zhou and Dawei Du and Libo Zhang and Tiejian Luo and Yanjun Wu
• Abstract要約: ドメイン適応型オブジェクト検出は、ソースドメインとターゲットドメインの間に特有のデータ分布があるため、難しい。 ドメイン不変な特徴学習に向けた多粒度アライメントに基づくオブジェクト検出フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.32519045960187
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain adaptive object detection is challenging due to distinctive data distribution between source domain and target domain. In this paper, we propose a unified multi-granularity alignment based object detection framework towards domain-invariant feature learning. To this end, we encode the dependencies across different granularity perspectives including pixel-, instance-, and category-levels simultaneously to align two domains. Based on pixel-level feature maps from the backbone network, we first develop the omni-scale gated fusion module to aggregate discriminative representations of instances by scale-aware convolutions, leading to robust multi-scale object detection. Meanwhile, the multi-granularity discriminators are proposed to identify which domain different granularities of samples(i.e., pixels, instances, and categories) come from. Notably, we leverage not only the instance discriminability in different categories but also the category consistency between two domains. Extensive experiments are carried out on multiple domain adaptation scenarios, demonstrating the effectiveness of our framework over state-of-the-art algorithms on top of anchor-free FCOS and anchor-based Faster RCNN detectors with different backbones.
• Abstract（参考訳）: ドメイン適応オブジェクト検出は、ソースドメインとターゲットドメインの異なるデータ分散のために難しい。 本稿では,ドメイン不変な特徴学習に向けた多粒度アライメントに基づくオブジェクト検出フレームワークを提案する。 この目的のために、ピクセル、インスタンス、カテゴリレベルを含むさまざまな粒度の観点から依存関係を同時にエンコードし、2つのドメインを整合させます。 バックボーンネットワークからの画素レベルの特徴写像に基づいて,まず,大規模コンボリューションによるインスタンスの識別表現を集約するオムニスケールゲート融合モジュールを開発し,堅牢なマルチスケールオブジェクト検出を実現する。 一方,マルチグラニュラリティ判別器は,サンプルの粒度(ピクセル,インスタンス,カテゴリ)の異なる領域を識別するために提案されている。 特に、異なるカテゴリにおけるインスタンス識別可能性だけでなく、2つのドメイン間のカテゴリ整合性も活用する。 複数の領域適応シナリオにおいて、アンカーフリーFCOSおよびアンカーベース高速RCNN検出器上での最先端アルゴリズムに対する我々のフレームワークの有効性を実証した。

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