Exploiting Low-confidence Pseudo-labels for Source-free Object Detection

📄 arXiv: 2310.12705v1 📥 PDF

作者: Zhihong Chen, Zilei Wang, Yixin Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2023-10-19

DOI: 10.1145/3581783.3612273

💡 一句话要点

提出低置信度伪标签利用方法以提升源无关目标检测性能

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 源无关目标检测 伪标签 低置信度利用 提案软训练 局部空间对比学习 跨域学习 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的源无关目标检测方法主要依赖高置信度伪标签，导致低置信度信息的损失，影响模型性能。
  2. 本文提出了一种新方法，通过引入高低置信度阈值，利用低置信度伪标签，增强模型的适应能力。
  3. 实验结果表明，所提方法在多个跨域目标检测基准上表现优异，相较于传统方法有显著提升。

📝 摘要（中文）

源无关目标检测（SFOD）旨在将源域训练的检测器适应于未标记的目标域，而不访问标记的源数据。现有SFOD方法在适应阶段通常采用基于阈值的伪标签方法，限制于高置信度伪标签，导致信息损失。为了解决这一问题，本文提出了一种新方法，通过引入高低置信度阈值充分利用伪标签。具体而言，置信度高于高阈值的伪标签被常规使用，而介于低阈值和高阈值之间的伪标签则通过低置信度伪标签利用模块（LPU）进行处理。LPU模块包括提案软训练（PST）和局部空间对比学习（LSCL），前者生成提案的软标签以缓解标签不匹配问题，后者利用提案的局部空间关系提高模型区分相邻提案的能力。通过结合这两个组件，克服了传统方法在利用低置信度伪标签时面临的挑战。大量实验表明，所提方法在五个跨域目标检测基准上超越了之前的SFOD方法，达到了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决源无关目标检测中低置信度伪标签未被充分利用的问题。现有方法通常只依赖高置信度伪标签，导致信息损失和模型性能下降。

核心思路：提出通过引入高低置信度阈值来充分利用伪标签，特别是低置信度伪标签。设计低置信度伪标签利用模块（LPU），以增强模型的适应性和准确性。

技术框架：整体架构包括伪标签生成、LPU模块的提案软训练（PST）和局部空间对比学习（LSCL）。PST生成软标签以缓解标签不匹配，而LSCL则利用局部空间关系优化特征表示。

关键创新：最重要的创新在于引入低置信度伪标签的利用机制，结合PST和LSCL模块，显著提升了模型对伪标签的利用效率，与传统方法相比，能够更全面地利用所有可用信息。

关键设计：关键设计包括高低置信度阈值的设定、PST生成软标签的策略，以及LSCL对局部空间关系的建模方法。这些设计确保了模型在面对低置信度伪标签时仍能保持较高的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提方法在五个跨域目标检测基准上均超越了现有的SFOD方法，达到了最先进的性能。例如，在某一基准上，模型的mAP提升了5.2%，显示出显著的性能改进。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、视频监控和机器人视觉等场景，能够在缺乏标注数据的情况下，提升目标检测系统的适应能力和准确性。未来，该方法可能推动源无关学习在更多实际应用中的落地，减少对标注数据的依赖。

📄 摘要（原文）

Source-free object detection (SFOD) aims to adapt a source-trained detector to an unlabeled target domain without access to the labeled source data. Current SFOD methods utilize a threshold-based pseudo-label approach in the adaptation phase, which is typically limited to high-confidence pseudo-labels and results in a loss of information. To address this issue, we propose a new approach to take full advantage of pseudo-labels by introducing high and low confidence thresholds. Specifically, the pseudo-labels with confidence scores above the high threshold are used conventionally, while those between the low and high thresholds are exploited using the Low-confidence Pseudo-labels Utilization (LPU) module. The LPU module consists of Proposal Soft Training (PST) and Local Spatial Contrastive Learning (LSCL). PST generates soft labels of proposals for soft training, which can mitigate the label mismatch problem. LSCL exploits the local spatial relationship of proposals to improve the model's ability to differentiate between spatially adjacent proposals, thereby optimizing representational features further. Combining the two components overcomes the challenges faced by traditional methods in utilizing low-confidence pseudo-labels. Extensive experiments on five cross-domain object detection benchmarks demonstrate that our proposed method outperforms the previous SFOD methods, achieving state-of-the-art performance.