深度域自适应目标检测（DDAOD）

由于传统深度学习数据样本训练和测试的分布都是一致的，对于难以获取的数据采用传统方法会有很大的数据获取难度，因此，跨域检测是一个很好的方向。 域转移的机制有四种类型： 基于差异、基于对抗、基于重构、基于混合 1.基于差异的DDAOD方法： 使用标记的或者未标记的目标域数据对基于深度网络的检测模型进行微调来减少域偏移 ——Pedestrian detection with unsupervised m

>>阅读原文<<