domain adaptive faster r-cnn for object detection in the wild

"Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild" 是一篇关于目标检测的论文，提出了一种适用于现实场景中的目标检测模型。论文的主要贡献是设计了一个域自适应的 Faster R-CNN 模型，可以在不同的领域（例如天气、光照、场景等）中实现更好的目标检测表现。

该模型主要分为两个部分：1）基于 Faster R-CNN 的基础检测网络；2）域自适应网络，用于调整基础检测网络以适应不同领域的输入数据。域自适应网络包含两个子网络：域分类器和域辅助分类器。这些子网络帮助模型对输入数据进行域分类，以便更好地调整网络参数。

论文的实验结果表明，所提出的域自适应 Faster R-CNN 模型在不同的场景下都能取得比基准模型更好的检测性能。该模型可以广泛应用于各种实际应用场景，如交通监控、智能安防等。