21、领域自适应姿态估计的统一框架

领域自适应姿态估计的统一框架

1. 引言

在计算机视觉领域，领域自适应（Domain Adaptation, DA）是一个重要的研究课题，特别是在姿态估计任务中。领域自适应旨在将模型从一个领域（源域）迁移到另一个领域（目标域），以提高模型在不同环境下的泛化能力。本文将介绍一个用于领域自适应姿态估计的统一框架，该框架结合了监督学习和无监督学习的优势，通过输入级和输出级的域对齐策略，有效提升了模型的泛化能力。

2. 统一框架的组成

2.1 监督分支

监督分支通过源域数据及其对应的注释进行学习。具体来说，给定一个带有标注的姿态数据集 ( S = {(x_i^s, y_i^s)}_{i=1}^N )，其中 ( x_i^s \in \mathbb{R}^{H \times W \times 3} ) 表示图像，( y_i^s \in \mathbb{R}^{K \times 2} ) 表示 ( K ) 个关键点的坐标热图。监督分支通过最小化预测热图 ( \hat{y}_i^s ) 和真实热图 ( y_i^s ) 之间的损失函数（如均方误差）来训练模型。

2.2 无监督分支

无监督分支从未标注的目标域数据中学习。目标域数据集 ( T = {x_i^t}_{i=1}^M ) 不包含任何标注信息。无监督分支通过生成伪标签并使用这些伪标签进行训练，从而指导模型在目标域上的学习。

3. 域对齐策略

3.1 输入级对齐

输入级对齐通过风格迁移（Style Transfer）实现。具体来说，使用来自对立域的风格参考对输入图像进行风格转换，使源域图像的风格接近目标域图