Improving Object Detection via Local-global Contrastive Learning
作者: Danai Triantafyllidou, Sarah Parisot, Ales Leonardis, Steven McDonagh
分类: cs.CV
发布日期: 2024-10-07 (更新: 2024-10-25)
备注: BMVC 2024 - Project page: https://local-global-detection.github.io
💡 一句话要点
提出局部-全局对比学习的图像翻译方法，提升跨域目标检测性能。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 跨域目标检测 图像翻译 对比学习 无监督学习 领域自适应
📋 核心要点
- 现有图像翻译方法在处理多目标实例场景时表现不佳，且依赖昂贵的对象标注。
- 提出一种基于局部-全局对比学习的图像翻译框架，通过空间注意力隐式区分前景和背景。
- 实验表明，该方法在跨域目标检测任务中取得了state-of-the-art的性能，无需对象标注或模型微调。
📝 摘要（中文）
视觉领域差异通常会影响目标检测的性能。图像到图像的转换可以缓解这种影响，其中对比学习方法能够在无监督的情况下学习图像到图像的映射。然而，现有方法通常难以处理包含多个对象实例的内容丰富的场景，这导致检测性能不佳。对此类实例级内容的敏感性通常只能通过对象标注来获得，而对象标注的成本可能很高。为了解决这个问题，我们提出了一种新的图像到图像的转换方法，专门针对跨域目标检测。我们将我们的方法构建为一个对比学习框架，该框架具有一个归纳先验，通过空间注意力掩码优化对象实例的外观，从而隐式地将场景划分为与目标对象实例相关的前景区域和非对象背景区域。我们的方法不是依赖对象标注来显式地考虑转换过程中的对象实例，而是通过对比局部-全局信息来学习表示对象。这使得我们能够研究一个尚未充分探索的挑战：在领域转移下，在不依赖对象标注或检测器模型微调的情况下，获得高性能的检测。我们在三个具有挑战性的基准测试中，对多个跨域目标检测设置进行了实验，并报告了最先进的性能。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决跨域目标检测中，由于视觉领域差异导致检测性能下降的问题。现有图像翻译方法在处理包含多个对象实例的复杂场景时，效果不佳，并且通常依赖于昂贵的对象标注来提升性能。这些方法未能充分利用图像的上下文信息，难以在无监督条件下学习有效的图像映射。
核心思路：论文的核心思路是通过局部-全局对比学习，使模型能够学习到对象实例的鲁棒表示，从而在图像翻译过程中更好地保留和增强目标对象的特征。通过对比局部区域（对象实例）和全局场景的信息，模型可以学习区分前景对象和背景，而无需显式的对象标注。
技术框架：该方法构建了一个基于对比学习的图像翻译框架。该框架包含一个图像翻译网络，用于将源域图像转换为目标域图像。同时，引入了空间注意力机制，用于生成空间注意力掩码，以突出显示图像中的对象实例。通过对比局部对象实例的特征和全局场景的特征，模型学习到对象实例的鲁棒表示。整体流程包括：输入源域图像，通过图像翻译网络生成目标域图像，利用空间注意力机制生成注意力掩码，然后进行局部-全局对比学习，优化图像翻译网络。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于提出了局部-全局对比学习策略，用于在无监督条件下学习对象实例的表示。与现有方法相比，该方法不需要对象标注，而是通过对比局部和全局信息，使模型能够自动学习区分前景对象和背景。此外，空间注意力机制的引入，有助于模型更好地关注图像中的对象实例。
关键设计：该方法使用空间注意力机制来生成注意力掩码，该掩码用于突出显示图像中的对象实例。对比损失函数被设计为鼓励局部对象实例的特征与全局场景的特征保持一致性，同时区分不同对象实例的特征。具体的网络结构和参数设置取决于所使用的图像翻译网络，例如可以使用CycleGAN或UNIT等模型作为基础框架。损失函数通常包括对比损失、循环一致性损失和对抗损失等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在多个跨域目标检测数据集上取得了state-of-the-art的性能，无需目标检测模型的微调，也无需目标标注。实验结果表明，该方法能够有效地缓解领域差异带来的影响，显著提升目标检测的准确率和召回率。具体性能提升幅度取决于数据集和任务设置，但总体上优于现有的无监督图像翻译方法。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动驾驶、智能监控、机器人等领域，解决因光照、天气、拍摄角度等因素造成的领域差异问题，提升目标检测系统的鲁棒性和泛化能力。该方法无需人工标注，降低了数据准备成本，具有重要的实际应用价值和推广前景。
📄 摘要（原文）
Visual domain gaps often impact object detection performance. Image-to-image translation can mitigate this effect, where contrastive approaches enable learning of the image-to-image mapping under unsupervised regimes. However, existing methods often fail to handle content-rich scenes with multiple object instances, which manifests in unsatisfactory detection performance. Sensitivity to such instance-level content is typically only gained through object annotations, which can be expensive to obtain. Towards addressing this issue, we present a novel image-to-image translation method that specifically targets cross-domain object detection. We formulate our approach as a contrastive learning framework with an inductive prior that optimises the appearance of object instances through spatial attention masks, implicitly delineating the scene into foreground regions associated with the target object instances and background non-object regions. Instead of relying on object annotations to explicitly account for object instances during translation, our approach learns to represent objects by contrasting local-global information. This affords investigation of an under-explored challenge: obtaining performant detection, under domain shifts, without relying on object annotations nor detector model fine-tuning. We experiment with multiple cross-domain object detection settings across three challenging benchmarks and report state-of-the-art performance. Project page: https://local-global-detection.github.io