I detta dokument presenteras en ny oövervakad ram för domänanpassning, kallad Synergistic Image and Feature Adaptation (SIFA), för att effektivt ta itu med problemet med domänskifte. Domänanpassning har blivit ett viktigt och hett ämne i nyligen genomförda studier om djup inlärning, som syftar till att återställa prestandanedbrytning när neurala nätverk appliceras på nya testdomäner. Vårt föreslagna SIFA är ett elegant inlärningsschema som presenterar synergistisk fusion av anpassningar ur både bild- och funktionsperspektiv. I synnerhet omvandlar vi samtidigt utseendet av bilder över olika domäner och förbättrar domäninvariansen av de extraherade funktionerna mot segmenteringsuppgiften. Funktionen kodar skikt delas av båda perspektiven för att förstå deras ömsesidiga fördelar under end-to-end inlärningsprocessen. Utan att använda någon annotering från måldomänen styrs inlärningen av vår enhetliga modell av kontradiktoriska förluster, med flera diskriminatorer som används från olika aspekter. Vi har i stor utsträckning validerat vår metod med en utmanande tillämpning av crossmodality medicinska bildsegmentering av hjärtstrukturer. Experimentella resultat visar att vår SIFA-modell återvinner den försämrade prestandan från 17,2 % till 73,0 %, och överträffar de senaste metoderna med en betydande marginal.
Chen och Al. REF har nyligen utvecklat ramverket Synergistic Image and Feature Adaptation som förbättrar domäninvariansen genom funktionskodarlager som delas av mål- och källdomänen och som använder ytterligare diskriminator för att differentiera funktionsdistributionerna.
Synergistic Image and Feature Adaptation: Towards Cross-Modality Domain Adaptation for Medical Image Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}