Domain Adaptation

[paper review] SSDA3D 논문 리뷰

안녕하세요. 이번 포스팅은 SSDA3D라는 pointcloud 3D detection 모델의 Domain Adaptation관련 논문을 리뷰하겠습니다. AAAI에 publish된 해당 논문은 이전에 포스팅한 DA과는 다르게 최소의 target data의 label을 필요로 합니다. [paper review]Density-Insensitive Unsupervised Domain Adaption on 3D Object Detection 논문 리뷰 (model generalization) 이번 포스팅은 3D object detection에서 DA(domain adaptation)에 관련된 DUDA논문의 리뷰입니다. 해당 논문의 문제정의부터 보면 최근 3D Object Detection (좀 더 자세하게는 po..

[paper review] ST3D: Self-training for Unsupervised Domain Adaptation on 3D Object Detection 논문리뷰

안녕하세요. 이번 포스팅은 3D object detection에서 Domain Adaptation에 관련된 논문을 리뷰해보겠습니다. 3D object detection 더 좁게 설정하면 pointcloud detection은 다양한 domain에서의 data가 많지 않기때문에 model을 generalization하기 어렵습니다. 아래의 논문리뷰에서도 언급한 내용입니다. [paper review]Density-Insensitive Unsupervised Domain Adaption on 3D Object Detection 논문 리뷰 (model generalization) 이번 포스팅은 3D object detection에서 DA(domain adaptation)에 관련된 DUDA논문의 리뷰입니다. 해당..

[paper review]Density-Insensitive Unsupervised Domain Adaption on 3D Object Detection 논문 리뷰 (model generalization)

이번 포스팅은 3D object detection에서 DA(domain adaptation)에 관련된 DUDA논문의 리뷰입니다. 해당 논문의 문제정의부터 보면 최근 3D Object Detection (좀 더 자세하게는 pointcloud model을 의미합니다) 의 발전으로 only lidar raw data만으로도 높은 성능의 model이 연구/개발되고 있습니다. 하지만 model의 generalization의 문제가 있습니다. 예컨대 kitti로 pre-train 된 모델을 nuscene 데이터셋으로 test해보면 성능이 매우 낮습니다. pre-train된 yolo로 꽤 많은 class를 detection할 수 있는 이미지와는 대비되는 부분입니다. 이유로는 여러가지를 들 수 있습니다. 애초에 do..