#1040
summarized by : Hirokatsu Kataoka
Cross-domain Object Detection through Coarse-to-Fine Feature Adaptation
Yangtao Zheng, Di Huang, Songtao Liu, Yunhong Wang

どんな論文か？

物体検出のドメイン適応に関する話。学習したモデルを異なる環境に使用するとドメインシフトが発生するが、荒い特徴から詳細な特徴に適応（Coarse-to-Fine Feature Adaptation）していくことで適応性を高めようとしている。
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新規性

Two-stage Detectorを用いた物体検出において新しい粗密適応方法を提案したこと、モジュール（Attention-based Region Transfer, Phototype-based Semantic Alignment）を提案してドメイン適応を推進したことが新規性である。

結果

Cityscapes、FoggyCityscapes、SIM10k、KITTIを用いて実験する。実際にはCityscapes → FoggyCityScapes、SIM10k → Cityscapes、Cityscapes → KITTIという設定で実験した。VGG/ResNet-50/Inception-v2をバックボーンにしたFaster R-CNNに対して、精度向上が見られた。

その他（なぜ通ったか？等）

このページで利用されている画像は論文から引用しています．