Den senaste motsträviga inlärningsforskningen har gjort mycket imponerande framsteg när det gäller modellering av dataskiften mellan olika domäner i utseendeutrymmet, men dess motsvarighet i modellering av crossdomainskiftningar i geometrisk rymd släpar långt efter. Detta dokument presenterar en innovativ Geometri-Aware Domain Adaptation Network (GA-DAN) som kan modellera crossdomain skift samtidigt i både geometriska utrymme och utseende utrymme och realistiskt omvandla bilder över domäner med mycket olika egenskaper. I den föreslagna GA-DAN är en ny multimodal rumslig inlärningsteknik utformad som omvandlar en källdomänbild till flera bilder av olika rumsliga vyer som i måldomänen. En ny löslig cykelkonsistensförlust införs som balanserar cykelkonsistensen i utseende och geometriska utrymmen och förbättrar inlärningen av hela nätverket avsevärt. Den föreslagna GA-DAN har utvärderats för de klassiska scentextdetekterings- och igenkänningsuppgifter, och experiment visar att de domänanpassade bilderna uppnår överlägsen scentextdetektering och igenkänningsprestanda samtidigt som de tillämpas på nätverksutbildning.
GA-DAN REF presenterar ett intressant arbete som kan modellera korsdomänskiften samtidigt i både geometriskt utrymme och utseendeutrymme.
GA-DAN: Geometry-Aware Domain Adaptation Network for Scene Text Detection and Recognition
{'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']}