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【WACV2023】ConfMix:基于置信度混合的无监督域适应目标检测
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关注公众号【自动驾驶之心】,后台回复【ConfMix】获取论文及代码! 用于目标检测的无监督域适应旨在适配在源域上训练的模型,以检测来自新目标域的无标注的实例。与传统方法不同,论文提出了ConfMix,这是第一种引入基于区域级检测置信度的样本混合策略的自适应目标检测器学习方法。论文将与最有信心的伪检测相对应的目标样本的局部区域与源图像混合,并应用额外的一致性损失项以逐渐适应目标数据分布。为了稳健地定义区域的置信度分数,我们利用每个伪检测的置信度得分,该得分同时考虑了检测器相关置信度和边界框不确定性。此外提出了一种新的伪标记方案,该方案使用沿着训练从宽松到严格的方式变化的置信度来逐步过滤伪目标检测。我们使用三个数据集进行了广泛的实验,其中两个数据集达到了最先进的性能,另一个数据集接近受监督的目标模型性能。
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