使用YOLO进行对象检测的虚拟到现实域自适应研究

深度学习任务之一是对象检测，然而注释良好的数据集很难找到，尤其是在特定领域。这就需要使用计算机生成的数据或虚拟数据集来克服。虚拟数据集可以用于目标检测任务，但是模型必须具有领域适应性特征。这篇论文探讨了使用虚拟数据集来克服很少有注释良好的数据集，并使用了5000和10000个虚拟数据以及220个真实数据。研究人员使用了YOLOv4、CSPDarknet53和PAN作为神经网络的主要框架，在领域自适应技术的帮助下实现了平均精度为74.457%。