論文の概要: Domain Adaptation for Object Detection using SE Adaptors and Center Loss

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12923v1
• Date: Wed, 25 May 2022 17:18:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-26 15:25:12.118549
• Title: Domain Adaptation for Object Detection using SE Adaptors and Center Loss
• Title（参考訳）: SEアダプタとセンターロスを用いたオブジェクト検出のためのドメイン適応
• Authors: Sushruth Nagesh, Shreyas Rajesh, Asfiya Baig, Savitha Srinivasan
• Abstract要約: 本稿では,高速RCNNに基づく教師なしドメイン適応手法を導入し,ドメインシフトによる性能低下を防止する。 また、SEアダプタと呼ばれる圧縮励起機構を利用して、ドメインの注意を向上するアダプティブレイヤのファミリーも導入する。 最後に、インスタンスと画像レベルの表現に中心損失を組み込んで、クラス内分散を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite growing interest in object detection, very few works address the extremely practical problem of cross-domain robustness especially for automative applications. In order to prevent drops in performance due to domain shift, we introduce an unsupervised domain adaptation method built on the foundation of faster-RCNN with two domain adaptation components addressing the shift at the instance and image levels respectively and apply a consistency regularization between them. We also introduce a family of adaptation layers that leverage the squeeze excitation mechanism called SE Adaptors to improve domain attention and thus improves performance without any prior requirement of knowledge of the new target domain. Finally, we incorporate a center loss in the instance and image level representations to improve the intra-class variance. We report all results with Cityscapes as our source domain and Foggy Cityscapes as the target domain outperforming previous baselines.
• Abstract（参考訳）: オブジェクト検出への関心は高まっているが、特に自動化アプリケーションにおけるクロスドメインロバスト性という極めて実用的な問題に対処する作品はほとんどない。 ドメインシフトによる性能低下を防止するため,インスタンスのシフトと画像レベルのシフトに対処する2つのドメイン適応コンポーネントを持つ高速RCNNの基盤となる教師なしドメイン適応手法を導入し,それらの整合性正則化を適用した。 また,seadaptorと呼ばれるスクイーズ励起機構を利用した適応層群を導入し,新たな対象領域の知識を事前に必要とせずに,ドメインの注目度を高め,性能を向上させる。 最後に、インスタンスに中心的損失と画像レベルの表現を組み込んでクラス内分散を改善します。 我々は、Cityscapesをソースドメインとして、Fogdy Cityscapesをターゲットドメインとして、以前のベースラインを上回りました。

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