I detta dokument föreslår vi en strategi för domänanpassning, kallad "Second-eller Higher-order Transfer of Knowledge" (So-HoT), baserad på en blandning av anpassning av andra eller högre ordningens spridningsstatistik mellan käll- och måldomäner. Människans förmåga att lära sig av få märkta prover är en återkommande motivation i litteraturen för domänanpassning. I detta syfte undersöker vi det övervakade målscenariot för vilket det finns få märkta utbildningsprov per kategori. Specifikt använder vi två CNN-strömmar: källan och målnätverk smälte på klassificeringsnivå. Funktioner från de fullt anslutna skikten fc7 i varje nätverk används för att beräkna andra- eller till och med högre-order spridning tensorer; en per nätverk ström per klass. Eftersom käll- och måldistributionerna är något olika trots att de är relaterade, anpassar vi spridningarna av de två nätverksströmmarna i samma klass (inom klassen scatters) till önskad grad med vår skräddarsydda förlust samtidigt som vi bibehåller god separation av scatters mellan klasser. Vi tränar hela nätverket från början till slut. Vi ger utvärderingar på standard Office-riktmärke (visuella domäner) och RGB-D i kombination med Caltech256 (djup-till-rgb överföring). Vi uppnår toppmoderna resultat.
I REF har man föreslagit en strategi för anpassning av områden på grundval av en blandning av anpassning av statistik över andra ordningen eller spridning av högre ordning mellan käll- och målfördelningar.
Domain Adaptation by Mixture of Alignments of Second-or Higher-Order Scatter Tensors
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}