为什么领域自适应目标检测的工作大多围绕Faster R-CNN展开?
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1.从指标上看：双阶段的精度优于单阶段的精度，得出的指标好看
2.从可操作性上：two-stage网络可以在RPN和backbone两处进行特征对齐，而one-stage没有RPN这个选择。在Faster RCNN的RPN网络能够显式编码实例级特征的前提下，图像中一些重要的局部区域得到了有效对齐。RPN是优秀的跨域区域检测模型的重要指导，可以避免大量背景区域的冗余适应。
近期也有在one-stage上做域自适应的文章，可以参考：《Densely Semantic Enhancement for Domain Adaptive Region-free Detectors》