論文の概要: Robust Domain Adaptive Object Detection with Unified Multi-Granularity Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00371v1
• Date: Sun, 1 Jan 2023 08:38:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 15:11:25.151218
• Title: Robust Domain Adaptive Object Detection with Unified Multi-Granularity Alignment
• Title（参考訳）: 統一多粒度アライメントを用いたロバスト領域適応オブジェクト検出
• Authors: Libo Zhang, Wenzhang Zhou, Heng Fan, Tiejian Luo, and Haibin Ling
• Abstract要約: ドメイン適応検出は、ターゲットドメイン上の検出器の一般化を改善することを目的としている。 近年のアプローチは、異なる粒度の特徴アライメントを通じて、逆学習を通じてドメイン適応を実現する。 ドメイン不変な特徴学習のための統合多重粒度アライメント(MGA)に基づく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）: 73.51219388590161
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Domain adaptive detection aims to improve the generalization of detectors on target domain. To reduce discrepancy in feature distributions between two domains, recent approaches achieve domain adaption through feature alignment in different granularities via adversarial learning. However, they neglect the relationship between multiple granularities and different features in alignment, degrading detection. Addressing this, we introduce a unified multi-granularity alignment (MGA)-based detection framework for domain-invariant feature learning. The key is to encode the dependencies across different granularities including pixel-, instance-, and category-levels simultaneously to align two domains. Specifically, based on pixel-level features, we first develop an omni-scale gated fusion (OSGF) module to aggregate discriminative representations of instances with scale-aware convolutions, leading to robust multi-scale detection. Besides, we introduce multi-granularity discriminators to identify where, either source or target domains, different granularities of samples come from. Note that, MGA not only leverages instance discriminability in different categories but also exploits category consistency between two domains for detection. Furthermore, we present an adaptive exponential moving average (AEMA) strategy that explores model assessments for model update to improve pseudo labels and alleviate local misalignment problem, boosting detection robustness. Extensive experiments on multiple domain adaption scenarios validate the superiority of MGA over other approaches on FCOS and Faster R-CNN detectors. Code will be released at https://github.com/tiankongzhang/MGA.
• Abstract（参考訳）: ドメイン適応検出は、ターゲットドメイン上の検出器の一般化を改善することを目的としている。 2つのドメイン間の特徴分布の差を減らすために、近年のアプローチでは、逆学習によって異なる粒度で特徴のアライメントを通してドメイン適応を実現する。 しかし、複数の粒度と異なる特徴の関係を並べて無視し、検出を劣化させる。 これに対処するため,ドメイン不変な特徴学習のためのMGA(Multiple-granularity alignment)に基づく検出フレームワークを導入する。 鍵となるのは、ピクセルレベル、インスタンスレベル、カテゴリレベルなど、さまざまな粒度の依存関係を同時にエンコードして、2つのドメインをアライメントすることだ。 具体的には,画素レベルの特徴をベースとして,まずOmni-scale gated fusion (OSGF) モジュールを開発し,大規模コンボリューションを持つインスタンスの識別表現を集約し,堅牢なマルチスケール検出を実現する。 さらに、複数の粒度判別器を導入し、ソースまたはターゲットドメイン、サンプルの粒度が異なる場所を特定する。 注意すべき点として、MGAは異なるカテゴリのインスタンス識別性を利用するだけでなく、2つのドメイン間のカテゴリ整合性を利用して検出する。 さらに,モデル更新のためのモデルアセスメントを探索し,擬似ラベルを改善し,局所的不一致を緩和し,検出ロバスト性を高める適応型指数的移動平均(aema)戦略を提案する。 複数のドメイン適応シナリオに関する大規模な実験は、FCOSやFaster R-CNN検出器の他のアプローチよりもMGAの方が優れていることを検証している。 コードはhttps://github.com/tiankongzhang/MGAでリリースされる。

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