Domänanpassning är avgörande för framgång i nya, osynliga miljöer. Adversariella anpassningsmodeller som tillämpas i funktionsutrymmen upptäcker domäninvarianta representationer, men är svåra att visualisera och ibland misslyckas med att fånga pixel-nivå och låg nivå domänskift. Det senaste arbetet har visat att generativa kontradiktoriska nätverk i kombination med begränsningar för cykelkonsistens är förvånansvärt effektiva när det gäller att kartlägga bilder mellan domäner, även utan användning av likriktade bildpar. Vi föreslår en ny discriminativt tränad modell för cykelkonsistent adversariell domänanpassning. CyCADA anpassar representationer på både pixel-nivå och funktionsnivå, upprätthåller cykelkonsistens samtidigt som man utnyttjar en aktivitetsförlust, och kräver inte anpassade par. Vår modell kan användas i en mängd olika visuella igenkännings- och förutsägelser. Vi visar nya state-of-the-art resultat över flera anpassningsuppgifter, inklusive sifferklassificering och semantisk segmentering av väg scener som visar överföring från syntetiska till verkliga domäner.
CyCADA REF anpassar representationer på både pixelnivå och funktionsnivå via pixelcykelkonsistens och semantiska förluster, det uppnår hög prestanda på både siffrig igenkänning och semantisk segmentering.
CyCADA: Cycle-Consistent Adversarial Domain Adaptation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}