論文の概要: Cooperative Students: Navigating Unsupervised Domain Adaptation in Nighttime Object Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01988v3
- Date: Wed, 8 May 2024 16:54:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-09 16:24:12.903854
- Title: Cooperative Students: Navigating Unsupervised Domain Adaptation in Nighttime Object Detection
- Title（参考訳）: 夜間物体検出における教師なし領域適応の誘導
- Authors: Jicheng Yuan, Anh Le-Tuan, Manfred Hauswirth, Danh Le-Phuoc,
- Abstract要約: 教師なし領域適応 (Unsupervised Domain Adaptation, UDA) は、厳密な条件下での物体検出において顕著な進歩を示した。
UDAのパフォーマンスは特に夜間の低可視性シナリオで低下する。
この問題に対処するため,textbfCooperative textbfStudents (textbfCoS) 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）: 1.6624384368855527
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Unsupervised Domain Adaptation (UDA) has shown significant advancements in object detection under well-lit conditions; however, its performance degrades notably in low-visibility scenarios, especially at night, posing challenges not only for its adaptability in low signal-to-noise ratio (SNR) conditions but also for the reliability and efficiency of automated vehicles. To address this problem, we propose a \textbf{Co}operative \textbf{S}tudents (\textbf{CoS}) framework that innovatively employs global-local transformations (GLT) and a proxy-based target consistency (PTC) mechanism to capture the spatial consistency in day- and night-time scenarios effectively, and thus bridge the significant domain shift across contexts. Building upon this, we further devise an adaptive IoU-informed thresholding (AIT) module to gradually avoid overlooking potential true positives and enrich the latent information in the target domain. Comprehensive experiments show that CoS essentially enhanced UDA performance in low-visibility conditions and surpasses current state-of-the-art techniques, achieving an increase in mAP of 3.0\%, 1.9\%, and 2.5\% on BDD100K, SHIFT, and ACDC datasets, respectively. Code is available at https://github.com/jichengyuan/Cooperitive_Students.
- Abstract（参考訳）: 教師なし領域適応 (Unsupervised Domain Adaptation, UDA) は、よく照らされた条件下での物体検出の大幅な進歩を示すが、特に夜間の低可視性シナリオでは、低信号-雑音比 (SNR) 条件での適応性だけでなく、自動車両の信頼性と効率性にも課題が生じる。
この問題に対処するために,グローバルローカル変換(GLT)を革新的に採用した \textbf{Co}operative \textbf{S}tudents (\textbf{CoS}) フレームワークと,日夜のシナリオにおける空間的一貫性を効果的に捉えるプロキシベースのターゲット整合性(PTC)機構を提案する。
これに基づいて、適応IoUインフォームドしきい値(AIT)モジュールをさらに考案し、潜在的な正の見落としを徐々に回避し、ターゲット領域の潜伏情報を豊かにする。
総合的な実験の結果,CoS は低視認性条件下での UDA 性能を本質的に向上させ,現在の最先端技術を超え,それぞれ BDD100K と ShiFT と ACDC のデータセット上で mAP が 3.0 %, 1.9 %,2.5 % の増加を達成した。
コードはhttps://github.com/jichengyuan/Cooperitive_Students.comで入手できる。
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