Inom det mänskliga lärandet är det vanligt att man använder flera informationskällor gemensamt. De flesta befintliga inlärningsmetoder lär sig dock bara av en enda uppgift. I detta dokument föreslår vi ett nytt nätverk med många uppgifter för att lära oss allmänna visuella representationer på hög nivå. Eftersom lärande med multitask kräver kommentarer för flera egenskaper hos samma träningstillfälle, tittar vi på syntetiska bilder för att träna vårt nätverk. För att övervinna domänskillnaden mellan verkliga och syntetiska data använder vi en oövervakad rymddomänanpassningsmetod baserad på kontradiktoriskt lärande. Med tanke på en indatasyntetisk RGB-bild, förutser vårt nätverk samtidigt sin yta normal, djup och instans kontur, samtidigt som funktionen utrymme domänskillnader mellan verkliga och syntetiska data minimeras. Genom omfattande experiment, visar vi att vårt nätverk lär sig mer överförbara representationer jämfört med en-task baslinjer. Vår lärda representation producerar toppmoderna överföringsresultat om PAS-CAL VOC 2007 klassificering och 2012 detektion.
En metod för att lära sig semantiska funktioner på hög nivå, och för att träna en modell för mer än en enda uppgift, infördes av REF.
Cross-Domain Self-Supervised Multi-task Feature Learning Using Synthetic Imagery
{'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']}