ECCV背后的小秘密：目标检测的“变形金刚”们如何大显神通？

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近年来，随着计算机视觉技术的飞速发展，目标检测在多个领域得到了广泛应用，从自然场景到遥感图像，再到虚拟现实和增强现实技术。然而，目标检测在这些不同场景中面临着诸多挑战，例如数据分布差异、标注成本高昂以及特征提取困难等问题。为了克服这些挑战，研究者们提出了多种创新方法，旨在通过改进预训练策略、优化特征对齐机制以及设计高效的网络架构来提升检测性能。这些方法不仅在自然场景中取得了显著进展，也在遥感图像和虚拟现实等特定领域展现了强大的适应性和鲁棒性。

今天小图给大家精选3篇ECCV有关DETR方向的论文，带你看看，机器人领域那些让人拍案叫绝的创新思路！ 

MTTrans: Cross-Domain Object Detection with Mean Teacher Transformer

方法：

文章首先基于Deformable DETR构建了MTTrans框架，通过Mean Teacher机制生成目标域的伪标签，使未标注的目标域数据能够用于训练。接着，通过多级特征对齐策略，分别在全局、实例和局部级别对齐源域和目标域的特征，以缓解因域偏移导致的伪标签质量下降问题。最后，采用两阶段训练方法，先在源域进行充分训练，再通过交替训练逐步将知识迁移到目标域，从而实现跨域目标检测的优化。