| 講演名 | 2020-12-17 Hierarchical Contrastive Adaptation for Cross-Domain Object Detection 鄧 紫薇(日立), 孔 全(日立), 秋良 直人(日立), 吉永 智明(日立), |
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| 抄録(和) | |
| 抄録(英) | Object detection based on deep learning has been enormously developed in recent years. However, applying detectors trained on a label-rich domain to an unseen domain results in performance drop due to the domain-shift. To deal with this problem, we propose a novel unsupervised domain adaptation framework to adapt the detector from a labeled source domain to an unlabeled target domain. In our proposed method, we utilize the image translation to generate interpolated images of source and target domains to fill in the large domain gap and facilitate a paired adaptation. We propose a hierarchical contrastive adaptation method between the original and interpolated domains to encourage the detectors to learn domain-invariant but discriminative features. To tackle the noises brought by image translation, we further propose a foreground attention reweighting for instance-aware adaptation. Experiments are carried out on 3 different scenarios of cross-domain detection and we achieve the state-of-the-art results against other approaches, showing the effectiveness of our proposed method. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | Unsupervised domain adaptationTransfer learningObject detection |
| 資料番号 | PRMU2020-46 |
| 発行日 | 2020-12-10 (PRMU) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2020/12/17(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 転移学習・少数データからの学習 |
| テーマ（英） | Transfer learning and few shot learning |
| 委員長氏名（和） | 佐藤 洋一(東大) |
| 委員長氏名（英） | Yoichi Sato(Univ. of Tokyo) |
| 副委員長氏名（和） | 木村 昭悟(NTT) / 岩村 雅一(阪府大) |
| 副委員長氏名（英） | Akisato Kimura(NTT) / Masakazu Iwamura(Osaka Pref. Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 内田 祐介(Mobility Technologies) / 山下 隆義(中部大) |
| 幹事氏名（英） | Yusuke Uchida(Mobility Technologies) / Takayoshi Yamashita(Chubu Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 柴田 剛志(NTT) / 西山 正志(鳥取大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Takashi Shibata(NTT) / Masashi Nishiyama(Tottori Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Hierarchical Contrastive Adaptation for Cross-Domain Object Detection |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Unsupervised domain adaptationTransfer learningObject detection |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 鄧 紫薇 / Ziwei Deng |
| 第 1 著者 所属（和/英） | (株)日立製作所 Lumadaデータサイエンスラボラトリ(略称：日立) Lumada Data Science Lab. Hitachi, Ltd.(略称：Hitachi) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 孔 全 / Quan Kong |
| 第 2 著者 所属（和/英） | (株)日立製作所 Lumadaデータサイエンスラボラトリ(略称：日立) Lumada Data Science Lab. Hitachi, Ltd.(略称：Hitachi) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 秋良 直人 / Naoto Akira |
| 第 3 著者 所属（和/英） | (株)日立製作所 Lumadaデータサイエンスラボラトリ(略称：日立) Lumada Data Science Lab. Hitachi, Ltd.(略称：Hitachi) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 吉永 智明 / Tomoaki Yoshinaga |
| 第 4 著者 所属（和/英） | (株)日立製作所 Lumadaデータサイエンスラボラトリ(略称：日立) Lumada Data Science Lab. Hitachi, Ltd.(略称：Hitachi) |
| 発表年月日 | 2020-12-17 |
| 資料番号 | PRMU2020-46 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | PRMU-300 |
| ページ範囲 | pp.47-52(PRMU), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-12-10 (PRMU) |