多对抗Faster R-CNN:无限制物体检测新方法

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"这篇论文《1907.10343.pdf》提出了‘Multi-adversarial Faster-RCNN for Unrestricted Object Detection’,它是一种利用深度学习和多对抗网络来解决目标检测领域适应问题的方法,旨在在无限制环境中进行有效物体检测,减轻对特定目标领域的依赖和减少昂贵的标注成本。作者是来自重庆大学微电子与通信工程学院的Zhenwei He和Lei Zhang。" 在传统的目标检测方法中,训练和测试数据通常来自一个受限的目标领域,并且需要大量的标注工作。然而,这种依赖性限制了模型在不同环境中的泛化能力。为了克服这一难题,论文提出了一种新的框架——多对抗Faster R-CNN(MAF),它利用辅助源域的充足标注数据来训练领域知识,并将其应用于无限制环境中的物体检测。 MAF框架的核心在于其多级的领域特征对齐模块。由于图像分布导致的领域差异会使对象检测器变得不兼容,因此,这个模块旨在最小化特征表示之间的领域差异,以实现跨域适应。具体来说,该模块包含两个层次的对抗学习:全局对抗和局部对抗。全局对抗层关注整个特征空间的分布匹配,而局部对抗层则聚焦于单个特征图的像素级别的对齐,以确保即使在不同领域之间,相同类别的特征也能被正确识别。 此外,论文还引入了一个动态权重调整机制,以动态地平衡源域和目标域的损失函数,这样可以更好地适应不断变化的环境条件。通过这种方式,模型能够在保持源域性能的同时,提高在无标签或标签稀疏的目标域中的检测效果。 Faster R-CNN是一种经典的基于区域提议网络(RPN)的目标检测模型,而MAF通过增强Faster R-CNN,使其具备更强的跨域适应性。多对抗策略使得模型能够处理更广泛的图像分布,从而在各种环境和条件下都能保持良好的检测性能。 这篇论文通过多对抗Faster R-CNN为无限制环境中的目标检测提供了一种创新解决方案,降低了对领域特定标注的依赖,提高了模型的泛化能力,对于推动深度学习在目标检测领域的应用具有重要意义。