I verkliga tillämpningar, "vad du såg" under utbildningen är ofta inte "vad du får" under distribution: distributionen och även typ och dimensionalitet av funktioner kan ändras från en datauppsättning till nästa. I det här dokumentet tar vi upp problemet med visuell domänanpassning för överföring av objektmodeller från en datauppsättning eller visuell domän till en annan. Vi introducerar ARC-t, en flexibel modell för övervakad inlärning av icke-linjära omvandlingar mellan domäner. Vår metod är baserad på ett nytt teoretiskt resultat som visar att sådana omvandlingar kan läras i kärnrymden. Till skillnad från befintligt arbete är vår modell inte begränsad till symmetriska omvandlingar, inte heller till egenskaper av samma typ och dimensionalitet, vilket gör den tillämplig på en betydligt bredare uppsättning anpassningsscenarier än tidigare metoder. Dessutom kan metoden tillämpas på kategorier som inte fanns tillgängliga under utbildningen. Vi visar förmågan hos vår metod att anpassa objektigenkänningsmodeller under en mängd olika situationer, såsom olika bildförhållanden, funktionstyper och kodböcker.
Kulis m.fl. överförde objektmodeller från källan till målet genom en icke-linjär omvandling REF.
What you saw is not what you get: Domain adaptation using asymmetric kernel transforms
{'venue': 'CVPR 2011', 'journal': 'CVPR 2011', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}