论文解读：Adapting Object Detectors via Selective Cross-Domain Alignment

论文题目：Adapting Object Detectors via Selective Cross-Domain Alignment(CVPR2019)

论文主要贡献：以往的域自适应的方法在分类和分割中应用较多，检测中的相关论文比较少，顶会论文大概就4-5篇，而以往的域适应的方法主要针对全局的特征对齐（在loss和距离度量上做文章），这在分类和分割上没什么问题，但是检测任务更多的不是基于全局的特征，一个roi的检出更多的是依赖于bbox的instance的特征，因此本论文主要从instance的角度提出检测自适应的创新型算法（主要就是特征对齐从以往的global转变成local方式）；

算法背景：

仅仅是同一场景下天气的不同，造成检测模型的性能骤降，除此之外，模型的性能也会收到不同采集设备，不同成像环境、亮度、光照等影响；

论文网络结构：

论文基于faster-rcnn的结构，主要在第二阶段得到的rois上做文章，主要包括Region Mining和Adjusted Region level Alignment两个方面；其中Region Ming解决where to look的问题，即需要对哪部分的特征进行域对齐；而Adjusted Region level Alignment是对第一步挑选出的特征实现对齐，即解决how to align的问题；

具体来说：faster-rcnn经过RPN得到第二阶段所需的rois，这时一个分支是原始的检测网络，即faster-rcnn的第二阶段，对rois进行精细化的回归和分类，同时增加一个分支，对rois进行分组(Group)，检测网络得到rois的中心点坐标和宽高，通过K-means对rois的中心点坐标进行聚类，具体需要聚类的个数是个超参数K，然后进行feature reassignment，因为group后的每一个聚类的族中都有不同数目的rois，为了后续的计算方便，需要每一个聚类族中的rois个数相同，这里的每一个族中的rois个数是另一个超参数m，当聚类后，一个族中的rois个数多于m，只取置信度top-m的rois，当一个族的rois个数小于m，则通过复制的形式得到m个rois，这样就得到了K*m个rois，然后取rois的特征，假设每一个roi是d维度特征，则总共有K*m*d的特征，因为后续有生成网络G用于重建Ki（下图中五角星为聚类中心的红色bbox，图中设置的K=4），所以第三个超参数就是每一个聚类族的人为设定的框的大小（需要是固定尺寸，因为后续的判别器需要输入固定尺寸的Ki进行判别），而每一个m*d的特征就用于表示一个族Ki的特征，到此是Region Mining的主要工作；

聚类的族可视化：

第二步是Adjusted Region level Alignment，主要包括Region-Level Adversarial Alignment和Weighting Estimator Dw，其中Region-level Adversarial Alignment主要包括网络结构中的右上和右下分支，包括生成器Gs和Gt，判别器Ds和Dt，其中生成器主要对第一步得到的K*m*d(生成器的输入)重建出K个regions，也就是上图的五角星为中心的红色的bbox对应的原图patch），判别器对重建的regions和原始输入图的对应的regions进行判别（自重建的判别），这是判别fake source和true source以及fake target和true target操作，除此之外，将源域的K*m*d的特征输入到右下分支，生成目标域风格的重建patch，然后Dt对这个重建结果和True target进行判别，同样的目标域的K*m*d的特征输入右上分支，Ds对生成的源域风格的重建patch和true source进行判别（交叉重建的判别）；

loss：

具体训练时：优化判别器Ds和Dt，用自重建和交叉重建的判别损失，即loss的前两项；优化生成器Gs和Gt时，是Ds将fake source识别成true source的loss和Dt将fake target识别成true target的loss，没有交叉判别的loss，对应loss的第3、4项；训练检测器时，利用交叉判别的loss，即交叉重建的fake source识别成True target的loss，对应loss的最后一项；

原文描述：

个人看法：感觉这里的自重建和交叉重建很像cycle-gan的思想，只不过cycle-gan是环形重建，并且自重建没有判别器，输入的是图像，而这里的自重建有个判别器，输入是K*m*d的特征，更像cycle-gan的identity loss，即cycle-gan中是A转成B，然后再转成A，这是自重建，A转成B是交叉重建，有个判别器，还有将B输入到A转成B过程的G中，原理上输出更应该是A，这是identity；而论文中的交叉重建也很类似，但是论文的自重建和交叉重建用的同一个判别器，分别是Ds和Dt；

而Weight Estimator Dw主要是因为目标域没有标注，因此基于源域的训练得到的rois即使最后学到的特征与域无关，但是训练的早期，对目标域图片得到的rois包含object的概率很低，召回率大概只有35%-45%(前10个epochs)，因此Dw主要用于对目标域的rois进行加权，表示每一个rois包含object的可能性，这里需要用到源域的label，对目标域进行指导；具体的，输入K*m*d的特征，判别器Dw判别源域还是目标域的特征，输出变成K*m维度（经过sigmoid），然后取均值得到K个值，表示K个regions的权重，这个权重是对判别器的K个loss加权，有点类似于Taking A Closer Look at Domain Shift: Category-level Adversaries for Semantics Consistent论文中对分割对抗损失的加权的思想；

总的loss：

第三项是Dw的判别loss，第一项是检测loss，只有源域有标注；

其中第二项是：

是对公式1中的所有目标域的相关loss都有个权重；

具体训练过程：

先训练Ds和Dt；然后训练Dw；接着训练Gs和Gt；最后训练F(检测器)；

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