論文の概要: Improving Online Source-free Domain Adaptation for Object Detection by Unsupervised Data Acquisition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19258v3
• Date: Fri, 30 Aug 2024 12:31:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-02 20:31:28.524162
• Title: Improving Online Source-free Domain Adaptation for Object Detection by Unsupervised Data Acquisition
• Title（参考訳）: 教師なしデータ取得によるオブジェクト検出のためのオンラインソースフリードメイン適応の改善
• Authors: Xiangyu Shi, Yanyuan Qiao, Qi Wu, Lingqiao Liu, Feras Dayoub,
• Abstract要約: オンラインソースフリードメイン適応(O-SFDA)は、ターゲットドメインからのラベルなしデータのストリームをオンライン形式でモデル適応する。 本稿では、教師なしデータ取得による適応オブジェクト検出のためのO-SFDAを強化する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.30419263686299
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Effective object detection in autonomous vehicles is challenged by deployment in diverse and unfamiliar environments. Online Source-Free Domain Adaptation (O-SFDA) offers model adaptation using a stream of unlabeled data from a target domain in an online manner. However, not all captured frames contain information beneficial for adaptation, especially in the presence of redundant data and class imbalance issues. This paper introduces a novel approach to enhance O-SFDA for adaptive object detection through unsupervised data acquisition. Our methodology prioritizes the most informative unlabeled frames for inclusion in the online training process. Empirical evaluation on a real-world dataset reveals that our method outperforms existing state-of-the-art O-SFDA techniques, demonstrating the viability of unsupervised data acquisition for improving the adaptive object detector.
• Abstract（参考訳）: 自律走行車における効果的な物体検出は、多種多様な不慣れな環境での展開によって挑戦される。 オンラインソースフリードメイン適応(O-SFDA)は、ターゲットドメインからのラベルなしデータのストリームをオンライン形式でモデル適応する。 しかしながら、すべてのキャプチャされたフレームには、特に冗長データやクラス不均衡の問題の存在下で、適応に有用な情報が含まれているわけではない。 本稿では、教師なしデータ取得による適応オブジェクト検出のためのO-SFDAを強化する新しい手法を提案する。 本手法は,オンライントレーニングプロセスに組み込む上で,最も情報に富む未ラベルフレームを優先する。 実世界のデータセットに対する実証的な評価により,本手法は既存のO-SFDA技術よりも優れており,適応オブジェクト検出器の改善のための教師なしデータ取得の可能性を実証している。

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