초록
본 논문에서는 다중 레이블 객체 인식을 이중 보조 작업으로 활용하여 적응형 객체 탐지를 위한 새로운 엔드 투 엔드 비지도 깊은 도메인 적응 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 각 이미지 내 객체 카테고리 정보를 다중 레이블 예측을 통해 드러내고, 이를 바탕으로 조건부 적대적 전역 특징 정렬을 수행함으로써, 이미지 특징의 다중 모달 구조를 효과적으로 다루어 전역 특징 수준에서의 도메인 간 차이를 줄이면서도 특징의 구분 능력을 유지한다. 또한, 객체 탐지에 보조적인 역할을 하는 예측 일관성 정규화 메커니즘을 도입하여, 다중 레이블 예측 결과를 보조 정규화 정보로 활용함으로써 객체 인식 작업과 객체 탐지 작업 간의 객체 카테고리 탐지 일관성을 보장한다. 제안된 모델은 몇몇 벤치마크 데이터셋에서 실험을 수행하였으며, 그 결과 기존 최고 성능 기법들을 상회하는 성능을 보였다.