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Single-Domain Generalized Object Detection in Urban Scene via Cyclic-Disentangled Self-Distill阅读笔记_s
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机灵的烈马
3 月前 |
研究背景:
主要工作:
实验结果:
在5种天气场景下相比于baseline都取得了性能上的gain,尤其是对于night-sunny场景，本文方法超出了baseline 3%。
(三) Problem Statement
当前目标检测任务通常假设的是训练集和测试集在同一个domain下,当domain发生变换时,就会产生poor generalization,由于
domain-shift impact
。
如何解决domain-shift impact问题呢？主要的工作集中在domain adaption以及
domain generalization
两种方法上。
为了对上述domain-shift问题进行研究,本文提出了一个问题：Single-Domain Generalization Object Detection(Single DGOD)问题,也就是给定一个场景,使在其上训练的模型能够在unseen target domain上有不错的表现,现有的Domain Generation方法在这个问题上没法得到较好的表现。
当domain-related annotations不能用的时候,如何从输入的图像特征中提取到
Domain-invariant Representations(DIR)
这个问题目前仍然没有得到很好地解决。
(四) Method
首先,本文设计了一个cyclic-disentangled method来获取DIR,如下图所示：
在循环的前向过程,分别设计了一个Domain-invariant Representations(DIR)和一个Domain-Specific Representations(DSR)提取器,从骨干的feature map中提取DIR和DSR,然后循环的后向过程则是将提取的DIR和DSR作为提取器的输入,再次进行提取。
这里的设计思想真的是很巧妙啊~~~~
主要的设计包括两个：cyclic-disentanglement以及self-distillaiton
Cyclic Disentanglement
F d i = E D I R ( F b ) , F d s = E D S R ( F b ) F_{d i}=E_{\mathrm{DIR}}\left(F_{b}\right), \quad F_{d s}=E_{\mathrm{DSR}}\left(F_{b}\right) F d i = E D I R ( F b ) , F d s = E D S R ( F b )
这里的 E D I R E_{DIR} E D I R 和 E D S R E_{DSR} E D S R 是由多个卷积层组成,接着在 F d i F_{di} F d i 上提取一组object proposals O O O ,然后通过ROIAlign得到输出 P ∈ R n × s × s × c P \in \mathbb{R}^{n \times s \times s \times c} P ∈ R n × s × s × c ,其中 n n n 表示proposals的数量, s s s 表示proposal的大小,然后在re-disentanglement过程中将 F d i F_{di} F d i 和 F d s F_{ds} F d s 作为输入：
F i 2 i = E D I R ( F d i ) , F i 2 s = E D S R ( F d i ) F s 2 i = E D I R ( F d s ) , F s 2 s = E D S R ( F d s ) \begin{array}{l} F_{i 2 i}=E_{\mathrm{DIR}}\left(F_{d i}\right), \quad F_{i 2 s}=E_{\mathrm{DSR}}\left(F_{d i}\right) \\ F_{s 2 i}=E_{\mathrm{DIR}}\left(F_{d s}\right), \quad F_{s 2 s}=E_{\mathrm{DSR}}\left(F_{d s}\right) \end{array} F i 2 i = E D I R ( F d i ) , F i 2 s = E D S R ( F d i ) F s 2 i = E D I R <