I verkliga tillämpningar av visuell igenkänning, många faktorer-såsom pose, belysning, eller bildkvalitet-kan orsaka en betydande missmatchning mellan källdomänen på vilken klassificerare utbildas och den måldomän på vilken dessa klassificerare tillämpas. Som sådan, klassificerare ofta presterar dåligt på måldomänen. Domänanpassningstekniker syftar till att korrigera missmatchningen. Befintliga metoder har koncentrerats på inlärningsfunktioner representationer som är invarianta över olika områden, och de utnyttjar ofta inte direkt lågdimensionella strukturer som är inneboende i många vision dataset. I detta dokument föreslår vi en ny kärnbaserad metod som utnyttjar sådana strukturer. Vår geodesiska flödeskärna modeller domän skifta genom att integrera ett oändligt antal subrymder som karakteriserar förändringar i geometriska och statistiska egenskaper från källan till måldomänen. Vår metod är beräkningsmässigt fördelaktig, automatiskt sluta viktiga algoritmiska parametrar utan att kräva omfattande korsvalidering eller märkta data från någon av domänerna. Vi inför också ett mått som på ett tillförlitligt sätt mäter anpassningsförmågan mellan ett par käll- och målområden. För en given måldomän och flera källdomäner kan mätvärdet användas för att automatiskt välja den optimala källdomänen för att anpassa och undvika mindre önskvärda. Empiriska studier av standarddata visar fördelarna med vårt tillvägagångssätt jämfört med konkurrerande metoder.
REF föreslog en geodesisk flödeskärna (GFK) som modellerar domänskifte genom att integrera ett oändligt antal subrymder som karakteriserar förändringar i geometriska och statistiska egenskaper från källan till måldomänen.
Geodesic flow kernel for unsupervised domain adaptation
{'venue': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}