CD-FKD: オブジェクト検出における堅牢な単一ドメイン一般化のためのクロスドメイン特徴知識蒸留

要約：単一ドメイン一般化は物体検出にとって不可欠であり、特に単一のソースドメインでモデルを訓練し、未見のターゲットドメインで評価する場合に重要です。天候、照明、またはシーン条件の変化といったドメインシフトは、既存のモデルの一般化能力に重大な課題をもたらします。これに対処するため、クロスドメイン特徴知識蒸留（CD-FKD）は、グローバルとインスタンス単位の特徴蒸留の両方を活用することで、学生ネットワークの一般化能力を高めます。
提案手法は、学生ネットワークを訓練するために、ダウンサンプリングと破損を通じた多様なデータを使用します。一方、教師ネットワークは元のソースドメインデータを受け取ります。
学生ネットワークは、グローバルおよびインスタンス単位の蒸留の両方を通じて教師の特徴を模倣し、破損の影響で検出が難しいオブジェクトであっても、オブジェクト中心の特徴を効果的に抽出できるようにします。
難易度の高いシーンにおける広範な実験は、CD-FKDがターゲットドメインの一般化とソースドメインの性能の双方において最先端の手法を上回ることを示しており、ドメインシフトに対する物体検出の頑健性を向上させるその有効性を検証しています。
このアプローチは、自動運転や監視など、さまざまな環境での堅牢な物体検出が重要になる現実世界の応用において価値があります。