中科院提出 DA-Ada | 用于域自适应目标检测的学习域感知适配器 ！

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域自适应目标检测（DAOD）的目标是将在一个标注的源域上训练的检测器泛化到未标注的目标域。由于视觉语言模型（VLMs）可以提供未见图像的必要通用知识，冻结视觉编码器并插入域无关 Adapter 可以学习域不变知识，从而实现DAOD。 然而，域无关 Adapter 不可避免地倾向于源域。 它丢弃了一些对未标注域有利的知识，即目标域的域特定知识。为了解决这个问题，作者提出了一种针对DAOD任务的新颖域感知 Adapter （DA-Ada）。关键在于利用基本通用知识和域不变知识之间的域特定知识。 DA-Ada包括用于学习域不变知识的域无关 Adapter （DIA）以及从视觉编码器丢弃的信息中注入域特定知识的域特定 Adapter （DSA）。 在多个DAOD任务上的全面实验表明，DA-Ada可以有效地推理出提高域自适应目标检测的域感知视觉编码器。 作者的代码可在https://github.com/Therock90421/DA-A ………………………………