Domain Adaptive Faster R-CNN：經典域自適應目標檢測算法，解決現實中痛點，代碼開源 | CVPR2018

論文從理論的角度出發，對目標檢測的域自適應問題進行了深入的研究，基於H-divergence的對抗訓練提出了DA Faster R-CNN，從圖片級和實例級兩種角度進行域對齊，並且加入一致性正則化來學習域不變的RPN。從實驗來看，論文的方法十分有效，這是一個很符合實際需求的研究，能解決現實中場景多樣，訓練數據標註有限的情況。   來源：曉飛的算法工程筆記 公衆號 論文: Domain Adapti

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