#456
summarized by : 近藤拓未
Single-Domain Generalized Object Detection in Urban Scene via Cyclic-Disentangled Self-Distillation

どんな論文か?

本論文では,物体検出器の汎化能力を向上させることを課題とする.また,現実的でありながら挑戦的なシナリオとして、単一ドメイン汎化物体検出(Single-DGOD)を考察する.これは、1つのソースドメインのみを学習対象とし、多くの未見ターゲットドメインで良好な性能を発揮する物体検出器を学習することを目的としたものである.
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新規性

・物体検出器の汎化能力を向上させるために、我々は現実的かつ挑戦的な課題、すなわち、1つの元領域のみを学習対象とし、複数の未見対象領域に対して検出器を汎化する ・ドメインに関連するアノテーション(例えば、ドメインラベル)に依存せずにドメイン不変な表現を切り離す、循環型切り離し自己蒸留の手法を採用する。

結果

、ベースライン手法に対して大幅な性能向上を達成し、提案手法の有効性を示すことができた。

その他(なぜ通ったか?等)

1つの元領域のみを学習対象とし、複数の未見対象領域に対して検出器を汎化することができたため