Exploring Categorical Regularization for Domain Adaptive Object Detection

文章信息 论文地址 原文 代码 前言 目标检测是计算机视觉中的重要问题，要求同时获得图像中物体的类别信息和位置信息。随着深度学习技术的不断进步，基于深度学习的目标检测模型取得了很好的效果。但是，深度学习模型的优良表现依赖于大量高质量的标注数据，在跨域问题中，用有标签的源域数据训练的目标检测模型，在无标签或少标签的目标域数据上的表现并不是很理想。于是就有了域自适应方法和目标检测模型结合的工作，例如，

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