論文の概要: Source-Free Domain Adaptive Object Detection with Semantics Compensation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05557v3
• Date: Wed, 01 Oct 2025 02:19:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-02 12:11:26.752458
• Title: Source-Free Domain Adaptive Object Detection with Semantics Compensation
• Title（参考訳）: セマンティックス補償を用いたソースフリー領域適応オブジェクト検出
• Authors: Song Tang, Jiuzheng Yang, Mao Ye, Boyu Wang, Yan Gan, Xiatian Zhu,
• Abstract要約: Weak-to-strong Semantics Compensation (WSCo)を導入する。 WSCoは、クラス関連セマンティクスを補う。 WSCoは一般的なプラグインとして実装することができ、既存のSFODパイプラインと容易に統合できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.00183496587841
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Strong data augmentation is a fundamental component of state-of-the-art mean teacher-based Source-Free domain adaptive Object Detection (SFOD) methods, enabling consistency-based self-supervised optimization along weak augmentation. However, our theoretical analysis and empirical observations reveal a critical limitation: strong augmentation can inadvertently erase class-relevant components, leading to artificial inter-category confusion. To address this issue, we introduce Weak-to-strong Semantics Compensation (WSCo), a novel remedy that leverages weakly augmented images, which preserve full semantics, as anchors to enrich the feature space of their strongly augmented counterparts. Essentially, this compensates for the class-relevant semantics that may be lost during strong augmentation on the fly. Notably, WSCo can be implemented as a generic plug-in, easily integrable with any existing SFOD pipelines. Extensive experiments validate the negative impact of strong augmentation on detection performance, and the effectiveness of WSCo in enhancing the performance of previous detection models on standard benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 強データ拡張は、最先端の平均教師ベースソースフリードメイン適応オブジェクト検出(SFOD)手法の基本的な構成要素であり、弱い拡張とともに一貫性に基づく自己監督最適化を可能にする。 しかし、我々の理論分析と経験的観察は、強い増強が必然的にクラス関連成分を消去し、人工的なカテゴリー間混同を引き起こすという重大な限界を明らかにしている。 この問題に対処するために,弱強調画像を活用する新しい治療法であるWeak-to-strong Semantics Compensation (WSCo)を導入し,その特徴空間を強化するためのアンカーとしてフルセマンティクスを保存する。 本質的には、これはクラス関連セマンティクスを補うもので、これはハエの強い増強の間に失われる可能性がある。 特に、WSCoは一般的なプラグインとして実装でき、既存のSFODパイプラインと容易に統合できます。 広範囲な実験により、検出性能に対する強い増強の負の影響と、標準ベンチマークにおける過去の検出モデルの性能向上におけるWSCoの有効性が検証された。

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