域适应(domain adaptation)是transfer learning 下的一个子问题,它将问题A具体化为如下的问题:对于一个目标任务(target task),我们收集了一批目标域(target domain)的无标签数据和源域(source domain)的有标签数据, 如何利用这些数据得到一个可接受的模型 for 目标任务。 由于源域和目标域的数据分布不同,所以直接...
(2) 我们设计了一个名为MADAN的新框架来进行语义分割的MDA。除了特征级对齐之外,还通过为每个源循环生成一个自适应域来进一步考虑像素级对齐,该域与新的动态语义一致性损失保持一致。提出了子域聚合鉴别器和跨域循环鉴别器,以更好地对齐不同的自适应域。(3) 我们从合成的GTA和SYNTHIA到真实的Cityscapes和BDDS数据...
今天介绍一篇关于行人重识别UDA的方法,“Unsupervised Multi-Source Domain Adaptation for Person Re-Identifification ” 论文地址: https://arxiv.org/pdf/2104.12961.pdfarxiv.org/pdf/2104.12961.pdf Motion 以前UDA的方法,都是从一个标记了数据的域获取信息来适应另一个无标签的域。但是reid发展至今,有...
Multi-adversarial domain adaptation是一种解决多领域迁移问题的方法。在多领域中,存在多个领域容易被杂糅在一起,或者领域映射发生错误的问题。为了解决这个问题,该方法使用多个判别器来负责相应领域的判断。具体地,先将每个数据点的领域概率分别计算出来,然后按概率赋到领域对应的判别器进行判断。有K个领域就对应K个...
Domain adaptationLearning theoryIn many real-world applications, it may be desirable to benefit from a classifier trained on a given source task from some largely annotated dataset in order to address a different but related target task for which only weakly labeled data are available. Domain ...
使用对抗学习(Adversarial Training)的UDA(Unsupervised Domain Adaptation)无监督域自适应方法大部分人已经在使用了,但是本文作者发现这些方法没有考量每个域的多模态性质(the multi-modal nature of video within each domain.),即假如我使用其他模态进行协同学习时这种environmental bias会不会变小,或许一种模态下学习...
Domain adaptation is one of the machine learning approaches, which is very powerful and applicable especially when there is no labeled data on the target domain or there are unequal distributions and different feature spaces between the source and target domains. This paper proposes an unsupervised ...
Multi-Adversarial Domain Adaptation� 来源:AAAI2018 作者:Zhongyi Pei, Zhangjie Cao, Mingsheng Long, and Jianmin Wang 机构:清华大学软件学院 数据集:Office 31,ImageCLEF-DA 1.动机 作者发现,只用一个判别器不能很好地捕捉到多模式结构,如图一所示,只用一个判别器去对齐原域和目标域时,不同种类的样本可能...
Topic: Domain Adaptation From:AAAI 2018 Contributions 作者提出了使用多个判别器来学习数据分布的多模结构,增加了对类别的判别能力,从而增加了正迁移,减少了负迁移。 Movitation 现存的对抗迁移方法使用一个判别器,单纯的将源域数据和目标域数据整体地进行对齐,没有利用复杂的多模结构。
Domain Projections: Domain Adaptation需要学习不同域的共享表示,但是如果仅仅基于一个BiLstm,可能无法学习到如此复杂的特征,作者提出了一个域投影层,针对不同的domain,有针对的变换函数对BiLstm学到的表示进行对应处理,以学习到该领域的特征表示。 1.Domain Masks 将BiLstm传入的Hidden State分为多个部分,一个部分在...