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DA-RAW：适应真实世界恶劣天气条件下的域自适应目标检测
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了领域适应的概念和应用，评估了三种领域适应模型。作者发现现有的基于缓冲区的持续领域适应方法存在稳定性问题，并提出梯度归一化作为一种解决方案。该研究为航空部署提供了实际的领域适应场景。
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关键要点
- 领域适应旨在减少源领域和目标领域之间的差距。
- 航空平台上的深度学习模型面临逐渐恶化的天气条件。
- 合成了两种逐渐恶化的天气条件并生成了四个基准数据集。
- 评估了三种领域适应模型，包括一个基准模型和两个持续领域适应模型。
- 持续适应和恶劣天气条件的组合为航空部署提供了实际场景。
- 在评估中考虑了卷积和变换器体系结构的比较。
- 现有的基于缓冲区的持续领域适应方法存在稳定性问题。
- 提出梯度归一化作为解决训练不稳定性的简单方案。
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