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该成果提出了一种基于领域适应的改进SSD（Single Shot MultiBox Detector）监控视频目标检测方法。在实际监控应用中，由于合成数据与真实场景之间存在外观差异（即域偏移），直接使用虚拟数据训练的模型难以在真实视频中取得良好效果。该成果将目标检测与领域适应结合在同一个学习阶段中，构建了针对SSD等单模型检测器的检测层自适应机制。通过引入对抗性适应（Adversarial Adaptation）策略，该方法能够有效缩小虚拟数据与真实监控视频之间的特征分布差异，实现端到端的训练。实验表明，该改进模型在视频烟雾等目标检测任务中的性能超越了原始基线模型，有效提升了复杂监控场景下的检测准确率。
该成果提出了一种基于领域适应的改进SSD（Single Shot MultiBox Detector）监控视频目标检测方法。在实际监控应用中，由于合成数据与真实场景之间存在外观差异（即域偏移），直接使用虚拟数据训练的模型难以在真实视频中取得良好效果。该成果将目标检测与领域适应结合在同一个学习阶段中，构建了针对SSD等单模型检测器的检测层自适应机制。通过引入对抗性适应（Adversarial Adaptation）策略，该方法能够有效缩小虚拟数据与真实监控视频之间的特征分布差异，实现端到端的训练。实验表明，该改进模型在视频烟雾等目标检测任务中的性能超越了原始基线模型，有效提升了复杂监控场景下的检测准确率。
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王威
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