Att samla väl annoterade bilddataset för att träna moderna maskininlärningsalgoritmer är oöverkomligt dyrt för många uppgifter. Ett tilltalande alternativ är att göra syntetiska data där marksanningar genereras automatiskt. Tyvärr, modeller tränas enbart på renodlade bilder ofta misslyckas med att generalisera till verkliga bilder. För att ta itu med denna brist, tidigare arbete infördes oövervakade domänanpassningsalgoritmer som försöker kartlägga representationer mellan de två domänerna eller lära sig att extrahera funktioner som är domäninvariant. I detta arbete presenterar vi ett nytt tillvägagångssätt som lär sig, på ett oövervakat sätt, en omvandling i pixelutrymmet från en domän till en annan. Vår generativa kontrariska nätverk (GAN)-baserade modell anpassar käll-domän bilder för att visas som om dras från måldomänen. Vårt tillvägagångssätt ger inte bara rimliga prover, utan överträffar också den senaste tekniken på ett antal oövervakade scenarier för domänanpassning med stora marginaler. Slutligen visar vi att anpassningsprocessen generaliserar till objektklasser som inte syns under träningen.
På samma sätt föreslog det arbete som presenterades i REF ett oövervakat tillvägagångssätt som lär sig en omvandling i pixelutrymmet från en domän till en annan och utvärderar det på objekt- och sifferklassificeringsuppgifter.
Unsupervised Pixel-Level Domain Adaptation with Generative Adversarial Networks
{'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']}