論文の概要: FIT: Frequency-based Image Translation for Domain Adaptive Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03698v1
• Date: Tue, 7 Mar 2023 07:30:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-08 16:07:12.754750
• Title: FIT: Frequency-based Image Translation for Domain Adaptive Object Detection
• Title（参考訳）: FIT:領域適応オブジェクト検出のための周波数ベース画像変換
• Authors: Siqi Zhang, Lu Zhang, Zhiyong Liu and Hangtao Feng
• Abstract要約: ドメイン適応オブジェクト検出(DAOD)のための新しい周波数ベース画像変換(FIT)フレームワークを提案する。 まず、ドメイン不変周波数成分を保持し、ドメイン固有周波数成分を交換することで、画像変換を行い、入力レベルでのドメインシフトを低減する。 第二に、階層的対角的特徴学習を用いて、特徴レベルでのドメインギャップをさらに緩和する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.635264598464355
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain adaptive object detection (DAOD) aims to adapt the detector from a labelled source domain to an unlabelled target domain. In recent years, DAOD has attracted massive attention since it can alleviate performance degradation due to the large shift of data distributions in the wild. To align distributions between domains, adversarial learning is widely used in existing DAOD methods. However, the decision boundary for the adversarial domain discriminator may be inaccurate, causing the model biased towards the source domain. To alleviate this bias, we propose a novel Frequency-based Image Translation (FIT) framework for DAOD. First, by keeping domain-invariant frequency components and swapping domain-specific ones, we conduct image translation to reduce domain shift at the input level. Second, hierarchical adversarial feature learning is utilized to further mitigate the domain gap at the feature level. Finally, we design a joint loss to train the entire network in an end-to-end manner without extra training to obtain translated images. Extensive experiments on three challenging DAOD benchmarks demonstrate the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: ドメイン適応オブジェクト検出(DAOD)は、ラベル付きソースドメインから未ラベルのターゲットドメインへの検出器の適応を目的としている。 近年,DAODはデータ分布の急激な変化による性能低下を緩和できるため,注目されている。 ドメイン間の分布を整合させるため、既存のDAOD法では逆学習が広く使われている。 しかし、逆ドメイン判別器の判断境界は不正確であり、モデルがソースドメインに偏りを生じさせる可能性がある。 このバイアスを軽減するために、DAODのための新しい周波数ベースの画像翻訳(FIT)フレームワークを提案する。 まず、ドメイン不変周波数成分を保持し、ドメイン固有周波数成分を交換することで、画像変換を行い、入力レベルでのドメインシフトを低減する。 第二に、階層的対角的特徴学習を用いて、特徴レベルでのドメインギャップをさらに緩和する。 最後に、翻訳画像を得るための余分な訓練をすることなく、エンドツーエンドでネットワーク全体をトレーニングするための共同損失を設計する。 3つのDAODベンチマークの大規模な実験により,本手法の有効性が示された。

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