Domänanpassning för visuellt erkännande har genomgått stora framsteg under de senaste åren. Icke desto mindre fungerar de flesta befintliga metoder i det så kallade slutna scenariot, förutsatt att de klasser som avbildas av målbilderna är exakt desamma som för källdomänen. I detta dokument tar vi itu med det mer utmanande, men mer realistiska fallet med öppen domänanpassning, där nya, okända klasser kan finnas med i måluppgifterna. I det oövervakade scenariot kan man inte förvänta sig att kunna identifiera varje specifik ny klass, men vi strävar efter att automatiskt upptäcka vilka prover som tillhör dessa nya klasser och kasta dem från igenkänningsprocessen. I detta syfte förlitar vi oss på intuitionen att de käll- och målprover som skildrar de kända klasserna kan genereras av en delad subrymd, medan målexemplaren från okända klasser kommer från en annan, privat subrymd. Vi inför därför en ram som tar hänsyn till data i delade och privata delar, samtidigt som vi uppmuntrar den gemensamma representationen att vara diskriminerande. Våra experiment med standardriktmärken visar att vårt tillvägagångssätt avsevärt överträffar den senaste tekniken inom öppen domänanpassning.
Dessutom föreslog REF en ram för att faktorisera data i delade och privata delområden och främja diskriminabilitet i förhållande till de gemensamma representationerna.
Learning Factorized Representations for Open-set Domain Adaptation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}