論文思考：Multi-adversarial Faster-RCNN for Unrestricted Object Detection
本文提出一種無限制多對抗性的Faster RCNN(MAF)框架，來解決域差異最小化問題，來實現特徵表示中的域自適應。 網絡結構如下： 在VGG的高層特徵提取中進行了三次域分類，加入梯度反轉層和尺度縮減層，RPN和POIPlooling沒有動，head部分利用級聯運算符將檢測和迴歸結果與與提議特徵級聯，用級聯後的結果接加權梯度反轉層，對具有較大梯度權重的硬混淆樣本進行懲罰，並以較小的梯度權重緩解容
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