参考资料[1][2]:Open set domain adaptation的解读,截至发文,谷歌学术引用88。第1篇是会议版本,发表在 ,第2篇是期刊版本,发表在 上。第2篇相对第一篇增加了使用线性映射进行域对齐的理论来源(参考资料3,4),增加了一些实验。附上作者的开源代码:https://github.com/Heliot7/open-set-da。由于开源代码...
作者首先对比了现有的一些深度方法,比如DAN、RTN、BP,然后发现提出的方法不仅在open set,在close set上也很好。然后,提取深度特征后,又对比了TCA、GFK、SA、CORAL这几个方法,仍然是作者的方法好。 文章做了大量的实验,解释了很多open set下进行domain adaptation的规律。详细请参考文章。 总结 这篇文章提出了一个新...
Open Set:目标域与源域的对象类别可能并不都相同,同时,目标域中可能包含了与源域毫无相关的图像(source有5类,target只共享了其中某些类,还有未知类) 例如:b图中除了之前的三类还有unknown类型的数据,而在目标域中也存在源域中不存在的类别的数据 直观理解: 论文中实现Open Set Domain Adaptation的方法: a图中的...
Open Set:目标域与源域的对象类别可能并不都相同,同时,目标域中可能包含了与源域毫无相关的图像(source有5类,target只共享了其中某些类,还有未知类) 例如:b图中除了之前的三类还有unknown类型的数据,而在目标域中也存在源域中不存在的类别的数据 直观理解: 论文中实现Open Set Domain Adaptation的方法: a图中的...
Open Set Domain Adaptation学习笔记 方法概述 Busto等人在提出开集域适应任务的同时,也提出了迭代分配变换(Assign-and Transform-Iteratively,ATI)方法。该方法不但在新提出的开集域适应问题中取得良好成效,而且还适用于传统的闭集域适应问题。
[1]的论文说:一般我们所讲的领域适应(domain adaptation)是在一个闭集(close set)的前提条件下进行的,即源域和目标与拥有相同的标签类别。但是在大多数的实际情况中,源域和目标域可能只共享了一部分相同类别。如图1所示(图片来源于文献[1]),在Close set domain adaptation问题中,目标与中出现的标签类别全在源域...
datasets中没有USPS数据集，需自设类以获取此数据集。模型结构需具体描述，但整体思路围绕Open Set Domain Adaptation by Backpropagation(OSBP)展开。训练过程中，使用SVHN数据集中编号为0到4的样本进行训练，而对MNIST数据集则使用全部样本进行训练。训练结果的代码可参考：github.com/redhat12345/...
openset-DA This is an unofficial pytorch implementation ofOpen Set Domain Adaptation by Backpropagation. Requirements Python 3.5+ PyTorch 0.4 torchvision scikit-learn Usage Run SVHN -> MNIST python train.py --task s2m --gpu <gpu_id> Run USPS -> MNIST ...
domainadaptationopensetbackpropagationsamples OpenSetDomainAdaptationbyBackpropagationKuniakiSaito1,ShoheiYamamoto1,YoshitakaUshiku1,andTatsuyaHarada1,21TheUniversityofTokyo,2RIKEN{k-saito,yamamoto,ushiku,harada}@mi.t.u-tokyo.ac.jpAbstract.Numerousalgorithmshavebeenproposedfortransferringknowledgefromalabel-richdoma...
Open Set Domain Adaptation by Extreme Value Theory. Common domain adaptation techniques assume that the source domain and the\ntarget domain share an identical label space, which is problematic since when\ntarget samples are unlabeled we have no knowledge on whether the two domains\nshare... Y ...