论文笔记：A Robust Learning Approach to Domain Adaptive Object Detection1 以前的方法2 观察3 两种noise4 方法5 鲁棒Faster RCNN6 Image Classification
1 以前的方法 在目标域中有监督地fine-tuning /无监督地学习跨域表征。前者需要额外的带标签实例数据，后者消除了两个新挑战带来的cost：①source/target域的表征要在某个空间上匹配 ②要定义一个特征匹配的机制（MMD、H-divergence、adversarial learning）2 观察 尽管在源域训练好的模型在目标域上测试会有次优解，但目标检测会有一定准确率。检测出来的目标可以用来retrain模型，但又因为model在target do...
