极市直播回放丨第86期-CVPR 2021-汪瑜：针对域自适应目标检测的域特异性特征抑制-轻识

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现有机器学习任务基于训练数据和测试数据具有相同的分布，但是实际场景中训练数据集和应用场景的分布往往存在差异。考虑时间以及经济的成本，我们很难获得一个与实际应用场景分布完全一致的有标注数据集。因此域自适应任务希望利用带标注的源域数据集，以及大量没有标注的目标域数据集，训练一个在目标域性能可靠的模型。

在这次分享中，我们邀请到了来自中科院计算所在读硕士汪瑜，为我们介绍她们在域自适应目标检测上的研究工作：

Domain-Specific Suppression for Adaptive Object Detection（CVPR2021）

本文从模型的角度思考特征对于下游任务的域一致性与域特异性，进一步对特征的域特异性进行估计并抑制，达到约束模型利用域一致性的特征学习下游任务的效果。本文的算法在目前的公开测评集中都取得最优结果。

➤详情传送门

➤论文

Domain-Specific Suppression for Adaptive Object Detection（CVPR2021）

链接地址：https://arxiv.org/abs/2105.03570

➤分享大纲

1.域自适应背景知识

2.现有方法缺陷与设计动机

3.域特异性特征抑制

4.实验结果与分析

➤回放视频在这里☟（建议在pc端观看）

➤部分PPT截图

➤往期视频在线观看

B站：http://space.bilibili.com/85300886#!/

腾讯视频：http://v.qq.com/vplus/8be9a676d97c74ede37163dd964d600c

往期线上分享集锦：http://bbs.cvmart.net/topics/149/cvshare（或直接阅读原文）

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