CVPR 2020 | 北航提出：經過由粗到精特徵自適應進行跨域目標檢測，表現SOTA！

性能優於PDA、MDA和SWDA等網絡。跨域 做者團隊：北京航空航天大學網絡   1 引言       近年來，在基於深度學習的目標檢測中見證了巨大的進步。可是，因爲domain shift問題，將現成的檢測器應用於未知的域會致使性能顯著降低。爲了解決這個問題，本文提出了一種新穎的從粗到精的特徵自適應方法來進行跨域目標檢測。架構 在粗粒度階段，與文獻中使用的粗糙圖像級或實例級特徵對齊不一樣，採用注

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