論文の概要: Two-Stage Adaptive Network for Semi-Supervised Cross-Domain Crater Detection under Varying Scenario Distributions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06169v2
- Date: Tue, 11 Jun 2024 02:13:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-13 00:39:03.565115
- Title: Two-Stage Adaptive Network for Semi-Supervised Cross-Domain Crater Detection under Varying Scenario Distributions
- Title（参考訳）: 空調シナリオ分布下での半教師付きクロスドメインクレーター検出のための2段階適応ネットワーク
- Authors: Yifan Liu, Tiecheng Song, Chengye Xian, Ruiyuan Chen, Yi Zhao, Rui Li, Tan Guo,
- Abstract要約: クロスクレーター検出のための2段階適応ネットワーク(TAN)を提案する。
我々のネットワークはYOLOv5検出器上に構築されており、そこではクロスドメインの一般化能力を高めるために一連の戦略が採用されている。
ベンチマークデータセットによる実験結果から,提案するネットワークは,様々なシナリオ分布下でのクレーター検出の領域適応性を向上できることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.28368878719324
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Crater detection can provide valuable information for humans to explore the topography and understand the history of extraterrestrial planets. Due to the significantly varying scenario distributions, existing detection models trained on known labelled crater datasets are hardly effective when applied to new unlabelled planets. To address this issue, we propose a two-stage adaptive network (TAN) for semi-supervised cross-domain crater detection. Our network is built on the YOLOv5 detector, where a series of strategies are employed to enhance its cross-domain generalisation ability. In the first stage, we propose an attention-based scale-adaptive fusion (ASAF) strategy to handle objects with significant scale variances. Furthermore, we propose a smoothing hard example mining (SHEM) loss function to address the issue of overfitting on hard examples. In the second stage, we propose a sort-based pseudo-labelling fine-tuning (SPF) strategy for semi-supervised learning to mitigate the distributional differences between source and target domains. For both stages, we employ weak or strong image augmentation to suit different cross-domain tasks. Experimental results on benchmark datasets demonstrate that the proposed network can enhance domain adaptation ability for crater detection under varying scenario distributions.
- Abstract（参考訳）: クレーター検出は、地球外惑星の歴史を人類が探索し理解するための貴重な情報を提供することができる。
非常に異なるシナリオ分布のため、既知のラベル付きクレーターのデータセットで訓練された既存の検出モデルは、新しい未衝突惑星に適用すると、ほとんど効果がない。
この問題に対処するために,半教師付きクロスクレーター検出のための2段階適応ネットワーク(TAN)を提案する。
我々のネットワークはYOLOv5検出器上に構築されており、そこではクロスドメインの一般化能力を高めるために一連の戦略が採用されている。
まず,注意に基づくスケール適応融合(ASAF)戦略を提案する。
さらに, ハードサンプルのオーバーフィット問題に対処するスムーズなハードサンプルマイニング (SHEM) 機能を提案する。
第2段階では、ソースとターゲットドメイン間の分布差を軽減するために、半教師付き学習のためのソートベースの擬似学習(SPF)戦略を提案する。
どちらの段階でも、異なるクロスドメインタスクに適合するために、弱いまたは強い画像拡張を用いる。
ベンチマークデータセットによる実験結果から,提案するネットワークは,様々なシナリオ分布下でのクレーター検出の領域適応性を向上できることが示された。
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