跨域适应Faster R-CNN:提升野外地标检测的鲁棒性

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"2018 Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild" 是一篇研究论文,探讨了在跨领域目标检测中如何提升模型的性能。该论文由Yuhua Chen、Wen Li、Christos Sakaridis、Dengxin Dai和Luc Van Gool等人撰写,来自ETH Zurich的计算机视觉实验室和KU Leuven的VISICS, ESAT/PSI。 论文主要关注的问题是,在实际应用中,训练数据与测试数据往往不遵循相同的分布,这种分布不匹配会导致目标检测性能显著下降。作者们提出了一种名为Domain Adaptive Faster R-CNN的方法,旨在增强模型的跨领域鲁棒性。 Faster R-CNN是一种卷积神经网络(CNN)架构,用于目标检测,它通过区域提议网络(Region Proposal Network, RPN)和检测网络两部分联合训练,提高了检测速度和精度。在本文中,作者针对两个层次的领域差异进行处理:一是图像级别的差异,如图像风格、光照等;二是实例级别的差异,如物体外观、大小等。 为了减少这两个层次的领域差距,他们设计了两个域适应组件。这两个组件基于H-散度理论,并通过对抗性训练的方式实现,即学习一个域分类器来区分源域(训练数据来源)和目标域(测试数据来源)。这种策略使得模型能更好地适应新的环境,减少对特定领域特征的依赖,从而提高跨领域的检测效果。 这篇论文为解决现实世界中的目标检测问题提供了一个新视角,即通过领域自适应技术改进深度学习模型,使其能在不同环境下保持高性能。这一方法对于自动驾驶、监控系统、无人机导航等实际应用场景具有重要意义,因为这些场景下的图像数据通常与训练数据存在显著的领域差异。通过这样的适应性改进,模型能够更好地处理各种未知环境中的目标检测任务,提高其泛化能力和实用性。