Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild域自适应在目标检测中的应用

Abstract

• 本文的目的：提高目标检测网络跨域的鲁棒性
• 通过两方面解决domain shift的问题：
  （1）图像level的shift，例如图像的风格，关照强度等
  （2）实例level的shift，例如目标的外观，大小等
• 解决方法：
  （1）在Faster-RCNN中添加了2个DA组件，这2个组件都是基于H-divergence理论的，组件的实现方法是通过对抗学习的方式训练domain分类器。
  （2）通过一致性正则化(cosistency regularization)去训练Faster-RCNN中的RPN网络，在增强不同级别(level)的分类器。

1.Introduction

实际应用中的目标检测，使用情况下的数据，无论是在拍摄角度，目标的外观，背景，光照强图还是图像质量都和训练时使用的数据有很大的偏差

文中解决cross-domain的方法采用非监督的方式：在源域进行监督训练，在目标目标进行无监督训练(不需要打标签)

分别对image-level和instance-level做了2个组件（domain shift component），每个组件都是一个domain分类器，并应用对抗学习的方式来学习不根据域发生变化的（domain-invariant）的特征图

本文的贡献如下：

• 从概率的角度提供了了cross-domain目标检测中的domain-shift的理论分析
• 分别在image和instance层次提出了一个DA组件，来缓解两个domain之间的差异性
• 进一步提出了一致性正则化(cosistency resularization)，使RPN网络不受domain变化影响(domain-invariant)
• 将提出的组件合并到了Faster-RCNN中，并实端到端的训练

3.Preliminaries

3.1Faster-RCNN

网络包含3个重要的组件：底层共享的卷积层(shared bottom convolutional layers)、RPN以及ROI

步骤：
（1）首先通过共享卷积层得到一个feature map
（2）RPN通过feature map产生候选框
（3）之后通过ROI pooling得到的特征向量经过ROI分类器得到类别标签
训练损失包含RPN的损失和ROI分类器的损失：
$L_{det}=L_{rpn}+L_{roi}$

不管是RPN损失还是ROI损失都包含两个部分：一部分是分类器的分类准确度，另一部分是狂的回归损失

3.2 Distribution Alignment with H-divergence

H散度(H-divergence)用来测量两组分布不同的样本之间的距离

如果用$x$表示一个特征向量，则原域用$x_s$表示，目标域用$x_t$表示，定义一个domain分类器，使得$x_s$样本输出的结果为0，$x_t$的样本输出的结果为1，H-divergence定义如下：

如果训练出来的domain classifler，error越高说明两domain越难分辨，因此可以判断两个domain就非常接近。在深度神经网络中，经过一些层之后，特征向量x就包含一些激活信息。定义网络结构为$f$，为了使两个domain接近，需要加强网络结构的输出(也就是x)，使使出能够最小化domain之间的距离。

可以通过对抗学习的方式训练

有人设计出梯度反转层(Gradient Reverse Layer)GRL，并且融合到CNN用来做DA的无监督图像分类

4.Domain Adaption for Object Detection

在目标域使用监督学习（样本有标签），在目标域使用无监督学习

4.1 A Probabilistic Perspective

Image_Level Adaption:

用$P_T(C,B,I)$表示目标domain联合概率，用$P_S(C,B,I)$表示源域的联合概率，联合概率可以作如下分解：

两个domain的条件概率是一样的，导致联合概率不一样是因为$P_S(I)$和$P_T(I)$不等。也就是说两个domain的detector是一致的，给一个图片，输出结果应该是相同的，不管是哪个domain。I代表经过通过卷积层输出的feature map，为了解决domain shift的问题，应该使两个domain的feature map相同，即$P_S(I)=P_T(I)$

Instance-Level Adaption

联合概率也可以被分解为如下：

同理使$P_S(B,I)=P_T(B,I)$其中(B, I)表示ground truth中的bounding box中抽取出来的features。虽然在目标域中没有ground truth，但是$P(B,I)=P(B|I)P(I)$，其中$P(B,I)$为边界框的预测器，也就是Faster-RCNN中的RPN，只有当$P(B,I)$使domain-invariant的时候，上述观点才成立。

Joint Adaption

以上可知$P(B,I)=P(B|I)P(I)$，如果$P(B|I)$在两个domain是相同的，因此以下式子成立

但是实际预测$P(B|I)$是很难的，因为：
（1）很难完全对其边缘分布$P(I)$（即$P_T(I)$不等于$P_S(I)$），因此通过$P(I)$估计出来的$P(B|I)是有偏差的$
（2）只有source domain有标注信息，在训练的过程中只是用source domain的数据，会使得这个偏差更加偏向于source domain
3.2部分提出的domain分类器h(x)，其中x可以是image-level的$I$也可以是instance-level的$(B|I)$

将domain的标签标示为D，image-level的domain分类器可以看作是估计$P(D|I)$的过程，instance-level的分类器可以看作是估计$P(D|B,I)$，通过贝叶斯可以得到：

$P(B|I)$是一个domain-invariant（不受domain影响）的bbox预测器，$P(B|D,I)$是一个domain-dependent的bbox预测器。在实际情况下，我们只能得到$P(B|D,I)$，因为目标domain没有标注信息。 因此可以通过增强两个domain分类器之间的一致性即, $P(D|B,I)=P(D|I)$, 我们就可以学习到$P(B|D,I)$ t去逼近 $P(B|I)$.

4.2 Domain Adaption Components

Image-level Adaption

在FAster-RCNN中，image-level代表经过底层卷积之后得到的特征图，为了消除image-level的分布不一致，作者采用的做法是一个patch-based的domain分类器，好处是：
（1）缩小image-level的表示之间的discrepancy可以减少由于全局图像不同造成的shifit（例如图像风格，图像尺寸，光照等）一个patch-based的loss对于style transfer很有效。
（2）由于高分辨率的输入，目标检测网络使用的batchsize都非常小；patch-based可以帮助增加样本量

其中$p^{(u,v)}$表示经过base-convlution-layers输出的特征图，$D_i$表示domain的标签，类似于生成对抗网络，要实现两个过程，一个是训练domain分类器来最小化分类的损失，一个是训练base-network来最大化分类损失。采用gradient reverse layer(GRL)来实现上述功能。当通过GRL来优化base-network的参数时，就需要转话题度

Instance-lavel Adaption

instance-level的表示之输入到最后分类网络之前的基于ROI的特征向量，与image-level的原理相似：

Consistency Resularization

目的是训练RPN中的cross-domian的鲁棒性，由于图像级域分类器为Image-level表示i的每次激活生成一个输出，因此我们将图像中所有激活的平均值作为其图像级概率。一致性调整器可以写为：

总的损失函数为：

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最后

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