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最近,跨域目标检测和语义分割取得了令人印象深刻的进展。现有方法主要考虑由外部环境(包括背景、光照或天气的变化)引起的域偏移,而不同的摄像机固有参数通常出现在不同的域中,并且它们对域自适应的影响很少被探索。在本文中,我们观察到视场(FoV)间隙导致源域和目标域之间明显的实例外观差异。我们进一步发现,在FoV增加(源FoV <目标FoV)和FoV减少的情况下,两个域之间的FoV差距都会损害域适应性能。受这些观察的启发,我们提出了位置不变变换来更好地对齐不同领域的图像。我们还引入了一个反向PIT,用于将变换/对齐的图像映射回原始图像空间,并设计了一个损失重新加权策略来加速训练过程。我们的方法可以很容易地插入到现有的跨域检测/分割框架中,同时带来可忽略的计算开销。大量的实验表明,我们的方法可以有效地提高跨域目标检测和分割的性能。
狼啸风云
2021-08-24
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