域适应目标检测：ICR-CCR论文笔记——Exploring Categorical Regularization for Domain Adaptive Object Detection

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分类专栏： 域适应目标检测论文以及源码笔记 文章标签： 论文阅读 目标检测 人工智能 域适应目标检测 论文笔记
于 2023-06-25 09:16:20 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_50001789/article/details/131364542
这篇博客介绍了《Exploring Categorical Regularization for Domain Adaptive Object Detection》论文，探讨了如何通过分类正则化提升域适应目标检测算法的性能。论文提出图像级分类正则化（ICR）和分类一致性正则化（CCR）两个模块，以增强模型对关键区域和实例的定位能力，改善领域适应。实验结果表明，这种方法能有效提升模型在目标域的检测精度。

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域适应目标检测：ICR-CCR论文笔记——Exploring Categorical Regularization for Domain Adaptive Object Detection

综述

论文题目：《Exploring Categorical Regularization for Domain Adaptive Object Detection》

会议与时间：IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2020 (CVPR, 2020)

论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Xu_Exploring_Categorical_Regularization_for_Domain_Adaptive_Object_Detection_CVPR_2020_paper.pdf

源码地址：https://github.com/Megvii-Nanjing/CR-DA-DET

针对领域：域适应目标检测

源码笔记：

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域适应目标检测：ICR-CCR源码笔记——Exploring Categorical Regularization for Domain Adaptive Object Detection
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论文简读《Exploring Categorical Regularization for Domain Adaptive Object Detection》
grllery的博客
01-10 298
https://arxiv.org/pdf/2003.09152.pdf 提出类别正则化框架，主要使用多标签分类来进行实现前景物体的弱监督。 It is widely acknowledged that CNNs trained for singlelabel image classification tend to produce high responses on the local regions containing the main objects [38, 40, 39]. Analogou
【DA 03】Exploring Categorical Regularization for Domain Adaptive Object Detection (CVPR 2020)
qq_40731332的博客
11-29 965
摘要 解决目标检测的域自适应问题，其中主要是source和target域之间的巨大差异。前人的工作主要在对齐image-level和Instance-level shifts（Bias 07：DA Faster RCNN），然而，他们忽略去了crucial image regions和important instances在不同域的匹配，这会导致domain shift效果变差。 本文提出一种categorical regularization framework来缓解该问题，并且作为一个plug-..
【逻辑清晰，内容详细】域适应目标检测算法总结（综述）
qq_50001789的博客
06-25 1145
本文为笔者根据部分顶会文章所写的域适应目标检测算法总结，同时包括一些该方向的思考，相信你读完肯定会有很大的收获。
CVPR 2020 | 旷视研究院提出优化领域自适应物体检测性能的类别正则化框架
旷视开发者技术社区
06-12 1970
IEEE 国际计算机视觉与模式识别会议 CVPR 2020 (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) 大会...
域适应目标检测算法笔记汇总
qq_50001789的博客
06-25 1365
域适应目标检测算法笔记汇总
域适应目标检测初识--学习笔记
m0_62484542的博客
05-18 1149
根据你从目标域获得的数据，域适应可以进一步分类为 监督（supervised）域适应（你确实标记了来自目标域的数据，尽管这些数据的数量，对于训练整个模型来说还是太小了）、半监督（semi-supervised）域适应（你既有已标记的数据，也有未标记的数据）、无监督（unsupervised）域适应（你没有来自目标域的任何标记数据）。训练权重即预先训练好的权重，这类权重是在大型数据集上进行训练的，训练出来的权重是普遍通用的预训练通过自监督学习从大规模数据中获得与具体任务无关的预训练模型。
域自适应目标检测
qq_38109843的博客
12-14 3743
总结：https://www.yuque.com/weijiawu/research/vp3v2y Adversarial-based 1.Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation 论文：https://arxiv.org/abs/1409.7495 代码：https://github.com/fungtion/DANN_py3 解析：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_37993251/article/details/8935
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07-06 963
域适应旨在使模型在一个域（源域）上学到的知识能够成功地迁移到另一个不同的域（目标域）。通过本文的探讨，我们可以看到域适应技术如何帮助目标检测模型跨越数据分布的差异，实现在多样化场景中的应用。域适应是机器学习中的一个挑战，它关注如何将在一个数据集（源域）上训练的模型应用到另一个不同的数据集（目标域）。域适应面临的挑战包括选择合适的适应策略、处理源域和目标域之间的分布差异、以及确保模型在目标域上的泛化能力。域适应在目标检测中发挥着至关重要的作用，它使得模型能够适应不同的数据分布，提高了模型的泛化能力和实用性。
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论文从理论的角度出发，对目标检测的域自适应问题进行了深入的研究，基于H-divergence的对抗训练提出了DA Faster R-CNN，从图片级和实例级两种角度进行域对齐，并且加入一致性正则化来学习域不变的RPN。从实验来看，论文的方法十分有效，这是一个很符合实际需求的研究，能解决现实中场景多样，训练数据标注有限的情况。   来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild 论文地.
VALSE 21-15 基于渐进解耦实例不变的域适应目标检测
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目标检测模型在实际应用中常常面临泛化能力不足的问题，尤其是在数据源和部署环境不一致的情况下。域适应（Domain Adaptation）技术通过减少源域（有标签数据）和目标域（无标签数据）之间的分布差异，提高模型在目标域上的泛化能力。本文将深入探讨如何通过域适应技术提高目标检测模型的泛化能力，包括域适应的基本概念、常用方法以及实际代码示例。
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