Exploring Categorical Regularization for Domain Adaptive Object Detection

文章信息 論文地址 原文 代碼 前言 目標檢測是計算機視覺中的重要問題，要求同時獲得圖像中物體的類別信息和位置信息。隨着深度學習技術的不斷進步，基於深度學習的目標檢測模型取得了很好的效果。但是，深度學習模型的優良表現依賴於大量高質量的標註數據，在跨域問題中，用有標籤的源域數據訓練的目標檢測模型，在無標籤或少標籤的目標域數據上的表現並不是很理想。於是就有了域自適應方法和目標檢測模型結合的工作，例如，

>>阅读原文<<