Abstract-Deep domänanpassning har dykt upp som en ny inlärningsteknik för att ta itu med bristen på massiva mängder märkta data. Jämfört med konventionella metoder, som lär sig gemensamma funktioner subrymder eller återanvända viktiga källor fall med ytliga representationer, utnyttjar djupdomänanpassningsmetoder djupa nätverk för att lära sig mer överförbara representationer genom att inbädda domänanpassning i pipeline för djupt lärande. Det har gjorts omfattande undersökningar för ytlig domänanpassning, men få i rätt tid granskar de framväxande metoder som bygger på djupinlärning. I detta dokument ger vi en omfattande kartläggning av djupdomänanpassningsmetoder för datorseendeapplikationer med fyra viktiga bidrag. För det första presenterar vi en taxonomi av olika scenarier för djupdomänanpassning enligt egenskaperna hos data som definierar hur två domäner skiljer sig åt. För det andra sammanfattar vi djupdomänanpassningsstrategier i flera kategorier baserade på träningsförlust, och analyserar och jämför kortfattat de senaste metoderna under dessa kategorier. För det tredje överblickar vi de datorseende applikationer som går utöver bildklassificering, såsom ansiktsigenkänning, semantisk segmentering och objektdetektering. För det fjärde betonas vissa potentiella brister i nuvarande metoder och flera framtida riktningar.
På samma sätt ger Wang och Deng en särskild undersökning av de senaste djupdomänanpassningsmetoderna REF.
Deep Visual Domain Adaptation: A Survey
{'venue': 'Neurocomputing', 'journal': 'Neurocomputing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}