Vi föreslår ett normaliseringslager för oövervakad domänanpassning i semantisk scensegmentering. Normalisering lager är kända för att förbättra konvergens och generalisering och är en del av många state-of-the-art fullt konvolutionella neurala nätverk. Vi visar att konventionella normaliseringslager försämrar prestandan hos nuvarande Oförutsedda Adversarial Domain Adaptation (UADA), som är en metod för att förbättra nätverksprestandan på omärkta dataset och fokus för vår forskning. Därför föreslår vi en ny Domain Agnostic Normalization lager och därmed låsa upp fördelarna med normalisering lager för oövervakad adversarial domän anpassning. I vår utvärdering anpassar vi oss från den syntetiska GTA5-datauppsättningen till den verkliga Cityscapes-datauppsättningen, ett gemensamt referensexperiment, och överträffar den senaste tekniken. Eftersom vårt normaliseringslager är domänagnostiskt vid testtillfället, visar vi dessutom att UADA som använder Domain Agnostic Normalization förbättrar prestandan på osynliga domäner, speciellt på Apolloscape och Mapillary.
REF introducerar ett domänagnostiskt normaliseringslager för kontradiktoriskt UDA och förbättrar prestandan hos djupa modeller på en osynlig domän.
A Domain Agnostic Normalization Layer for Unsupervised Adversarial Domain Adaptation
{'venue': 'IEEE WACV 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}