المحاذاة ثنائية البعد للميزات للكشف عن الكائنات عبر المجالات

في الآونة الأخيرة، بدأ مشكلة الكشف عن الكائنات عبر المجالات (cross-domain object detection) تجذب الانتباه في مجتمع الرؤية الحاسوبية. في هذه الورقة، نقترح نموذجًا جديدًا للكشف غير المراقب عبر المجالات، يعتمد على بيانات التصنيف المتوفرة في مجال مصدر لتدريب كاشف كائنات على مجال مختلف (مجال الهدف). يُقلل النموذج المقترح من الفجوة في التمثيل عبر المجالات بالنسبة للكشف عن الكائنات من خلال إجراء مواءمة للسمات عبر المجالين في بُعدين: البُعد العميق والبُعد المكاني. في البُعد العميق، أي عبر طبقات القنوات، يستخدم النموذج المعلومات بين القنوات لسد الفجوة بين المجالات من حيث مواءمة نمط الصورة. أما في البُعد المكاني، عبر طبقات المساحة، فيُطبّق وحدات الانتباه المكاني لتعزيز المناطق ذات الصلة بالكشف وتقليل تأثير المناطق غير الضرورية، وذلك ضمن سياق مواءمة السمات عبر المجالات. أُجريت تجارب على عدد من مجموعات البيانات القياسية للكشف عبر المجالات. أظهرت النتائج التجريبية أن الطريقة المقترحة تتفوق على الطرق المقارنة ذات المستوى الرائد (state-of-the-art).