Domänanpassning är ett aktivt forskat problem inom Computer Vision. I detta arbete föreslår vi en strategi som utnyttjar oövervakade data för att föra källan och målfördelningen närmare varandra i ett inlärt gemensamt funktionsutrymme. Vi åstadkommer detta genom att framkalla ett symbiotiskt förhållande mellan det lärda inbäddandet och ett generativt kontradiktoriskt nätverk. Detta står i kontrast till metoder som använder den kontradiktoriska ramen för realistisk datagenerering och omskolning av djupa modeller med sådana data. Vi visar styrkan och generaliteten i vår strategi genom att utföra experiment på tre olika uppgifter med varierande svårighetsgrader: (1) Digit klassificering (MNIST, SVHN och USPS dataset) (2) Objektigenkänning med hjälp av BYRÅ dataset och (3) Domän anpassning från syntetiska till verkliga data. Vår metod uppnår state-of-the-art prestanda i de flesta experimentella miljöer och överlägset den enda GAN-baserade metod som har visat sig fungera bra mellan olika datauppsättningar såsom BYRÅ och DIGITS.
I REF införs ett tillvägagångssätt som utnyttjar omärkta data för att föra källan och måldistributionen närmare varandra genom att skapa ett symbiotiskt förhållande mellan den lärda inbäddningen och ett generativt kontradiktoriskt ramverk.
Generate to Adapt: Aligning Domains Using Generative Adversarial Networks
{'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']}