شبكة الانتباه المكاني الهرمية للتكيف بين المجالات غير المراقبة

التكيف غير المراقب للنطاق حاسم في مهام الرؤية الحاسوبية المختلفة، مثل كشف الأجسام والتقسيم الواقعي والتقسيم المعنى، حيث يهدف إلى تقليل التدهور في الأداء الناتج عن انزياح النطاق. تعتمد معظم الطرق السابقة على توزيع أحادي النمط في النطاقات المصدرية والهدفية لمحاذاة هذه النطاقات باستخدام التعلم العدواني، مما يؤدي إلى نتائج أقل فعالية في سيناريوهات متنوعة. ولحل هذه المشكلة، نصمم في هذا البحث شبكة جديدة تُسمى "الهرم الانتباه المكاني" للتكيف غير المراقب للنطاق. وبشكل محدد، نبني أولاً تمثيلًا هرميًا مكانيًا لالتقاط معلومات السياق الخاصة بالكائنات على مقاييس مختلفة. وتحت إشراف معلومات مخصصة للمهمة، ندمج بفعالية بين التمثيل البنائي العالمي الكثيف وأنماط النسيج المحلية في كل موقع مكاني باستخدام آلية الانتباه المكاني. وبهذا، يُجبر الشبكة على التركيز على المناطق التمييزية التي تحتوي على معلومات سياقية لتحسين التكيف بين النطاقات. أجرينا تجارب واسعة على مجموعة متنوعة من المجموعات الصعبة الخاصة بالتكيف غير المراقب للنطاق في مهام كشف الأجسام والتقسيم الواقعي والتقسيم المعنى، مما يُظهر أن أسلوبنا يتفوق بشكل كبير على الطرق الرائدة في مجالها. يمكن الوصول إلى كود المصدر الخاص بنا عبر الرابط التالي: https://isrc.iscas.ac.cn/gitlab/research/domain-adaption.