論文の概要: Style-Adaptive Detection Transformer for Single-Source Domain Generalized Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20498v1
• Date: Tue, 29 Apr 2025 07:38:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.79258
• Title: Style-Adaptive Detection Transformer for Single-Source Domain Generalized Object Detection
• Title（参考訳）: 単一ソース領域一般化オブジェクト検出のためのスタイル適応型検出変換器
• Authors: Jianhong Han, Yupei Wang, Liang Chen,
• Abstract要約: オブジェクト検出における単一ソースドメイン一般化(SDG)は、ソースドメインのデータのみを使用して検出器を開発することを目的としている。 ドメイン不変な特徴を抽出する際,検出器を誘導するオブジェクト認識型コントラスト学習モジュールを提案する。 実験は、5つの異なる気象シナリオにおけるSA-DETRの優れた性能と一般化能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.768332621617199
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Single-source Domain Generalization (SDG) in object detection aims to develop a detector using only data from a source domain that can exhibit strong generalization capability when applied to unseen target domains. Existing methods are built upon CNN-based detectors and primarily improve robustness by employing carefully designed data augmentation strategies integrated with feature alignment techniques. However, data augmentation methods have inherent drawbacks; they are only effective when the augmented sample distribution approximates or covers the unseen scenarios, thus failing to enhance generalization across all unseen domains. Furthermore, while the recent Detection Transformer (DETR) has demonstrated superior generalization capability in domain adaptation tasks due to its efficient global information extraction, its potential in SDG tasks remains unexplored. To this end, we introduce a strong DETR-based detector named the Style-Adaptive Detection Transformer (SA-DETR) for SDG in object detection. Specifically, we present a domain style adapter that projects the style representation of the unseen target domain into the training domain, enabling dynamic style adaptation. Then, we propose an object-aware contrastive learning module to guide the detector in extracting domain-invariant features through contrastive learning. By using object-aware gating masks to constrain feature aggregation in both spatial and semantic dimensions, this module achieves cross-domain contrast of instance-level features, thereby enhancing generalization. Extensive experiments demonstrate the superior performance and generalization capability of SA-DETR across five different weather scenarios. Code is released at https://github.com/h751410234/SA-DETR.
• Abstract（参考訳）: オブジェクト検出における単一ソースドメイン一般化(SDG)は、未確認のターゲットドメインに適用した場合に強力な一般化能力を示すソースドメインのデータのみを用いて検出器を開発することを目的としている。 既存の手法はCNNベースの検出器上に構築されており、機能アライメント技術と統合されたデータ拡張戦略を慎重に設計することで、主にロバスト性を向上させる。 しかし、データ拡張法には固有の欠点があり、拡張されたサンプル分布が未確認のシナリオを近似またはカバーする場合にのみ有効であり、その結果、すべての未確認領域における一般化の強化に失敗する。 さらに、最近の検出変換器(DETR)は、その効率的なグローバル情報抽出により、ドメイン適応タスクにおいて優れた一般化能力を示したが、SDGタスクのポテンシャルは未探索のままである。 そこで本研究では,オブジェクト検出におけるSDGに対して,Style-Adaptive Detection Transformer (SA-DETR) と呼ばれる強力なDETRベースの検出器を導入する。 具体的には、目に見えないターゲットドメインのスタイル表現をトレーニングドメインに投影し、動的スタイル適応を可能にするドメインスタイルアダプタを提案する。 そこで本研究では,オブジェクト認識型コントラスト学習モジュールを提案する。 オブジェクト認識ゲーティングマスクを用いて空間次元と意味次元の両方の特徴集約を制約することにより、このモジュールはインスタンスレベルの特徴のクロスドメインコントラストを達成し、一般化を向上する。 大規模な実験は、5つの異なる気象シナリオにおけるSA-DETRの優れた性能と一般化能力を示す。 コードはhttps://github.com/h751410234/SA-DETRで公開されている。

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