本次分享我们邀请到了香港科技大学的博士生范琦，为大家详细介绍他们的工作：
Towards Robust Object Detection Invariant to Real-World Domain Shifts
“本次分享主要探讨如何在真实世界的域偏移（Domain Shifts）情况下，实现对物体的鲁棒目标检测（Robust Object Detection）。现有的目标检测模型往往只在一种数据源域上进行训练，这极大限制了目标检测模型在广泛多样的现实环境域（如不同天气和光照条件）中的泛化能力。在本次分享中，我们首先分析了真实世界中鲁棒目标检测问题的特点，并讨论了现有的分类域泛化方法（Domain Generalization）在此问题上的缺陷。最后，我们提出了一种简单有效的目标检测域泛化方法，为将分类域泛化方法有效适应到鲁棒目标检测提供了实用的解决方案。”
➤论文
Towards Robust Object Detection Invariant to Real-World Domain Shifts
论文地址：
https://openreview.net/pdf?id=vqSyt8D3ny
➤回放视频在这里☟
https://www.bilibili.com/video/BV1CH4y1z7Wi/
➤PPT内容截图（后台回复“极市直播”或点击阅读原文即可获取PPT）
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往期线上分享集锦：http://m6z.cn/6qIJzE（或直接阅读原文）
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