Abstrakt. End-to-end inlärningsmetoder har uppnått imponerande resultat inom många områden av datorseende. Samtidigt lider dessa metoder fortfarande av en försämring av prestandan när de testar nya datauppsättningar som härrör från en annan distribution. Detta är känt som domänskifteseffekten. Nyligen föreslog anpassningsmetoder fokuserar på omskolning av nätverksparametrarna. Detta kräver dock tillgång till alla (märkta) källdata, en stor mängd (omärkta) måldata och gott om beräkningsresurser. I detta arbete föreslår vi ett lättviktsalternativ som gör det möjligt att anpassa sig till måldomänen baserat på ett begränsat antal målprover på några minuter snarare än timmar, dagar eller till och med veckor. För detta ändamål analyserar vi först utdata från varje konvolutionslager ur ett domänanpassningsperspektiv. Förvånansvärt nog, finner vi att redan i det allra första lagret, domän skifteffekter dyker upp. Vi föreslår sedan en ny domänanpassningsmetod, där första lagerkonvolutionella filter som påverkas negativt av domänbytet rekonstrueras baserat på mindre påverkade filter. Detta förbättrar prestandan hos det djupa nätverket på olika referensdatauppsättningar.
Aljundi och Tuytelaars REF föreslår en metod som identifierar dessa filter i det första konvolutionsskiktet i ett nätverk som är svårt påverkat av domänbyte.
Lightweight Unsupervised Domain Adaptation by Convolutional Filter Reconstruction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}