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Every Pixel Matters: Center-aware Feature Alignment for Domain Adaptive

域适配目标检测旨在将目标检测器适配到未知的域,新的域可能会遇到各种各样的外观变化,包括外观,视角或者背景。现存的大多数方法在图像级或者实例级上采用图像对齐的方法。然而,在全局特征上的图像对齐可能会使得前景和背景像素同时发生缠绕。和现有的方法所不同的是,我们提出了一个域适配框架提前预测目标和中心度来对每个像素都负责。特别地,提出的方法通过给背景像素更多的关注来进行中心可知的对齐,因此比以前的适配方法效果更好。在大量适配设置的大量实验上证明了我们所提出方法的有效性,并且展示了比SOTA算法更佳的表现。

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图像拼接——APAP算法[通俗易懂]

*图像拼接是将同一场景的多个重叠图像拼接成较大的图像的一种方法,在医学成像、计算机视觉、卫星数据、军事目标自动识别等领域具有重要意义。图像拼接的输出是两个输入图像的并集。 *图像配准(image alignment)和图像融合是图像拼接的两个关键技术。图像配准是图像融合的基础,而且图像配准算法的计算量一般非常大,因此图像拼接技术的发展很大程度上取决于图像配准技术的创新。早期的图像配准技术主要采用点匹配法,这类方法速度慢、精度低,而且常常需要人工选取初始匹配点,无法适应大数据量图像的融合。图像拼接的方法很多,不同的算法步骤会有一定差异,但大致的过程是相同的。 *图像拼接通常用到五个步骤: 1、根据给定图像 / 集,实现特征匹配 2、通过匹配特征计算图像之间的变换结构 3、利用图像变换结构,实现图像映射 4、针对叠加后的图像,采用APAP之类的算法,对齐特征点 5、通过图割方法,自动选取拼接缝

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