Förutsäga strukturerade utgångar såsom semantisk segmentering bygger på dyra per-pixel annoteringar för att lära övervakade modeller som konvolutionella neurala nätverk. Modeller som är utbildade på en datadomän kan dock inte generalisera väl till andra domäner utan noteringar för finjustering av modellen. För att undvika den arbetsintensiva processen att kommentera utvecklar vi en domänanpassningsmetod för att anpassa källdata till den omärkta måldomänen. Vi föreslår att lära sig discriminativa funktioner representationer av patchar i källdomänen genom att upptäcka flera lägen av patch-wise utdatadistribution genom byggandet av ett klustererat utrymme. Med sådana representationer som vägledning använder vi ett kontradiktoriskt inlärningsprogram för att driva funktionen representationer av målplåster i det klustererade utrymmet närmare distributionerna av källplåster. Dessutom visar vi att vårt ramverk kompletterar befintlig teknik för domänanpassning och uppnår konsekventa förbättringar av semantisk segmentering. Omfattande ablationer och resultat visas på många referensdatauppsättningar med olika inställningar, såsom syntetiska-till-verkliga och kors-stadsscenarier.
Tsai m.fl. REF lär sig särskiljande egenskaper representationer av patchar i källkodsdomänen genom att upptäcka flera olika sätt att patchwise utdatadistribution genom byggandet av ett klustererat utrymme.
Domain Adaptation for Structured Output via Discriminative Patch Representations
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}