I detta arbete presenterar vi en domänflödesgenerering (DLOW) modell för att överbrygga två olika domäner genom att generera en kontinuerlig sekvens av mellanliggande domäner som flödar från en domän till en annan. Fördelarna med vår SLOW-modell är tvåfaldiga. För det första kan den överföra källbilder till olika stilar i mellandomänerna. De överförda bilderna överbryggar smidigt klyftan mellan käll- och måldomäner, vilket underlättar domänanpassningen. För det andra, när flera måldomäner tillhandahålls för utbildning, vår DROW modell kan också generera nya stilar av bilder som är osynliga i träningsdata. Vi implementerar vår FLOW-modell baserad på CycleGAN. En domänvariabel introduceras för att styra modellen för att generera önskade mellandomänbilder. I slutfasen kan man få ett flöde av olika bildstilar genom att variera domänvariabeln. Vi demonstrerar effektiviteten av vår modell för både cross-domain semantic segmentation och stil generalization uppgifter på benchmarking dataset. Vårt genomförande finns på https://github.com/ETHRuiGong/DDOW.
Rui m.fl. REF utformade en domänflödesstrategi för att överföra källbilder till nya domäner med hjälp av kontradiktoriskt lärande på mellannivå.
DLOW: Domain Flow for Adaptation and Generalization
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}