Domänanpassning är ett aktivt forskat problem inom Computer Vision. I detta arbete föreslår vi en strategi som utnyttjar oövervakade data för att föra källan och målfördelningen närmare varandra i ett inlärt gemensamt funktionsutrymme. Vi åstadkommer detta genom att framkalla ett symbiotiskt förhållande mellan det lärda inbäddandet och ett generativt kontradiktoriskt nätverk. Detta står i kontrast till metoder som använder den kontradiktoriska ramen för realistisk datagenerering och omskolning av djupa modeller med sådana data. Vi visar styrkan och generaliteten i vår strategi genom att utföra experiment på tre olika uppgifter med varierande svårighetsgrader: (1) Digit klassificering (MNIST, SVHN och USPS dataset) (2) Objektigenkänning med hjälp av BYRÅ dataset och (3) Domän anpassning från syntetiska till verkliga data. Vår metod uppnår state-of-the-art prestanda i de flesta experimentella miljöer och överlägset den enda GAN-baserade metod som har visat sig fungera bra mellan olika datauppsättningar såsom BYRÅ och DIGITS.
En annan GAN-baserad domänanpassningsmetod föreslås i REF där nätverket producerar källliknande bilder från källan och målbäddar.
Generate to Adapt: Aligning Domains Using Generative Adversarial Networks
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}