Domain adaptation for object detection

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我是靠谱客的博主傻傻小虾米，这篇文章主要介绍Domain adaptation for object detection，现在分享给大家，希望可以做个参考。

1. Cross-Domain Weakly-Supervised Object Detection through Progressive Domain Adaptation

出自：CVPR 2018,源代码中深度学习框架用的Chainer

（1）数据集：

用PASCAL VOC 做 source domain

用他们自己建的：Clipark1k，Watercolor2k和Comic2k三个数据集作为target domain

其中各个数据集的组成为：

（2）. 方法

方法比较简单，融入了两个一个用技巧：

（a）CycleGAN减小domain‘s difference；

（b）对target 样本加pseudo labels，参与训练（weakly-supervised)，提高cross-domain的识别精度。

（3）用的识别方法：SSD300，YOLOv2, Faster R-CNN.

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