論文の概要: Assessing Domain Gap for Continual Domain Adaptation in Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10396v2
• Date: Mon, 3 Apr 2023 08:44:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 21:21:01.637619
• Title: Assessing Domain Gap for Continual Domain Adaptation in Object Detection
• Title（参考訳）: 物体検出における連続的領域適応のための領域ギャップの評価
• Authors: Anh-Dzung Doan and Bach Long Nguyen and Surabhi Gupta and Ian Reid and Markus Wagner and Tat-Jun Chin
• Abstract要約: 検出器は、日時、天気、季節などの環境要因による外観の変化に適応しなければならない。 これらの変化を組み込むために検出器を継続的に適応させることは有望な解決策であるが、計算に費用がかかる可能性がある。 提案手法は,現在のトレーニングデータと同じ分布を持たない新しいデータを用いて,必要なときにのみ検出器を選択的に適応させることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.92786050975009
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To ensure reliable object detection in autonomous systems, the detector must be able to adapt to changes in appearance caused by environmental factors such as time of day, weather, and seasons. Continually adapting the detector to incorporate these changes is a promising solution, but it can be computationally costly. Our proposed approach is to selectively adapt the detector only when necessary, using new data that does not have the same distribution as the current training data. To this end, we investigate three popular metrics for domain gap evaluation and find that there is a correlation between the domain gap and detection accuracy. Therefore, we apply the domain gap as a criterion to decide when to adapt the detector. Our experiments show that our approach has the potential to improve the efficiency of the detector's operation in real-world scenarios, where environmental conditions change in a cyclical manner, without sacrificing the overall performance of the detector. Our code is publicly available at https://github.com/dadung/DGE-CDA.
• Abstract（参考訳）: 自律システムにおける信頼できる物体検出を確保するために、検出器は、日時、天候、季節などの環境要因による外観の変化に対応できなければならない。 これらの変更を継続的に取り入れることは有望な解決策であるが、計算コストはかかる。 提案手法は,現在のトレーニングデータと同じ分布を持たない新しいデータを用いて,必要なときにのみ検出器を選択的に適応させることである。 この目的のために、ドメインギャップ評価のための3つの一般的なメトリクスを調査し、ドメインギャップと検出精度との間に相関があることを見出した。 そこで, 領域ギャップを基準として, 検出器の適応時期を決定する。 提案手法は, 環境条件が周期的に変化する現実のシナリオにおいて, 検出器全体の性能を犠牲にすることなく, 検出器の動作効率を向上させる可能性を秘めている。 私たちのコードはhttps://github.com/dadung/DGE-CDA.comで公開されています。

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