I detta dokument presenteras en ny oövervakad domänanpassningsmetod för visuell igenkänning över domäner. Vi föreslår en enhetlig ram som minskar övergången mellan områden både statistiskt och geometriskt, kallad Joint Geographical and Statistical Alignment (JGSA). Specifikt lär vi oss två kopplade projektioner som projicerar källdomänen och måldomändata i lågdimensionella subrymder där det geometriska förskjutnings- och fördelningsskiftet minskas samtidigt. Den objektiva funktionen kan lösas effektivt i sluten form. Omfattande experiment har verifierat att den föreslagna metoden avsevärt överträffar flera toppmoderna domänanpassningsmetoder på en syntetisk datauppsättning och tre olika verkliga cross-domain visuella igenkänningsuppgifter.
Joint Geographical and Statistics Alignment (JGSA) REF beaktar inte bara fördelningens diskrepans utan matchar också den geometriska förändringen.
Joint Geometrical and Statistical Alignment for Visual Domain Adaptation
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}