BMVC'24 | 无需配对数据的对比学习图像到图像转换，助力跨域物体检测

主要观点总结

本文介绍了来自晓飞的算法工程笔记的论文Improving Object Detection via Local-global Contrastive Learning的主要内容和创新点。该论文提出了一种新颖的图像到图像转换方法，用于跨域物体检测。该方法结合对比学习框架和空间注意力掩码优化物体实例的外观，通过隐式地将场景划分为前景和背景区域，实现了在三个具有挑战性的基准上的先进性能。

关键观点总结

关键观点1: 论文创新点

提出了一种新颖的图像到图像转换方法，用于跨域物体检测。该方法结合对比学习框架和空间注意力掩码，通过局部与全局信息的对比学习来表示物体。在三个基准上实现了先进性能。

关键观点2: 图像到图像转换的挑战

检测模型通常依赖于大规模的标注数据来学习具有代表性的特征，但难以泛化到新目标领域。图像到图像转换旨在缓解这种领域差距，但无配对图像到图像转换的研究往往导致内容畸变和形状变形，对下游物体检测任务产生不利影响。

关键观点3: 对比学习的应用

对比学习通过最大化对应输入和输出区域之间的互信息，已成为解决图像到图像转换的一种有前景的策略。论文采用对比学习框架进行图像转换，引入结构诱导先验，通过空间注意力掩码优化物体实例的外观。

关键观点4: 局部全局对比学习

为了引导转换任务关注包含语义内容的图像区域，论文引入了局部全局对比学习。通过优化注意力生成器，提高模型对语义内容的敏感性，并关注对目标检测任务重要的转换区域。

关键观点5: 实验和关注点

论文进行了实验验证，并在最后呼吁关注微信公众号【晓飞的算法工程笔记】以获取更多内容。

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