DETRのための教師なしドメイン適応
Detection Transformer(DETR)は近年発表された手法で，物体検出のアーキテクチャにTransformerを入れたものであり，かなり高精度なものとなっています．
教師なしドメイン適応は学習データとドメインの異なるデータを入力されたときに精度が低下してしまう問題を改善するタスクであり，DETRにおいてもこれが研究されています．
今回はそのような論文についていくつかまとめてみました．
参考文献はこちら
- DA-DETR: Domain Adaptive Detection Transformer With Information Fusion
- Exploring Sequence Feature Alignment for Domain Adaptive Detection Transformers
- Improving Transferability for Domain Adaptive Detection Transformer
- Cascading Alignment for Unsupervised Domain-Adaptive DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes