Medan representation lärande syftar till att härleda tolkningsbara funktioner för att beskriva visuella data, representation disentangling ytterligare resulterar i sådana funktioner så att särskilda bildattribut kan identifieras och manipuleras. Men man kan inte lätt ta itu med den här uppgiften utan att observera sanningens grundtoner för träningsdata. För att ta itu med detta problem föreslår vi en ny modell för djupt lärande av Cross-Domain Representation Disentangler (CDRD). Genom att observera helt kommenterade källdomändata och omärkta måldomändata av intresse, överbryggar vår modell informationen över datadomäner och överför attributinformationen i enlighet med detta. Således, kors-domänen särdrag löses upp och anpassning kan utföras gemensamt. I experimenten ger vi kvalitativa resultat för att verifiera vår förmåga att lösa problem. Dessutom bekräftar vi vidare att vår modell kan tillämpas för att lösa klassificeringsuppgifter för oövervakad domänanpassning, och att den på ett gynnsamt sätt motverkar den senaste tidens bildfördelnings- och översättningsmetoder.
Cross-Domain Representation Disentangler (CDRD) REF lär sig cross-domain disentangled funktioner för domänanpassning.
Detach and Adapt: Learning Cross-Domain Disentangled Deep Representation
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}