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DA-DETR: Domain Adaptive Detection Transformer by Hybrid Attention

领域自适应目标检测中流行的方法是采用两阶段架构(Faster R-CNN),其中涉及大量超参数和手工设计,如锚定、区域池化、非最大抑制等。这样的架构使得在采用现有的某些领域自适应方法和不同的特征对齐方式时变得非常复杂。在本工作中,我们采用一阶检测器并设计DA-DETR,这是一种简单而有效的域自适应目标检测网络,通过一个单一的鉴别器实现域间对齐。DA-DETR引入了一个混合注意模块,它明确地确定了硬对齐特性,从而实现了简单而有效的跨域对齐。它通过消除复杂的例程,极大地简化了传统的领域适应管道,这些例程涉及多个具有不同类型特性的对抗性学习框架。尽管它简单,大量的实验表明,与高度优化的最先进的方法相比,DADETR显示出更高的精度。

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