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计算机视觉理论及其实现

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Deep visual domain adaptation: A survey
深度视觉域适配作为一个解决大量标注数据缺失的新的学习技巧而出现。与传统的学习共享特征子空间或使用浅层表示重用重要源实例的方法相比,深度域适应方法通过将域适应嵌入深度学习管道中,利用深度网络学习更多可迁移的表示。对于浅域适应的研究已经有了全面的调查,但很少及时回顾基于深度学习的新兴方法。在这篇论文中,我们提供了一个全面的调查深入领域适应方法的计算机视觉应用有四个主要贡献。首先,根据定义两个领域如何分化的数据属性,我们给出了不同深度领域适应场景的分类。其次,我们根据训练损失将深度领域适应方法归纳为若干类别,并对这些类别下的最新方法进行简要分析和比较。第三,我们概述超越图像分类的计算机视觉应用,如人脸识别、语义分割和目标检测。第四,指出了现有方法可能存在的不足和未来的发展方向。
狼啸风云
2020-06-16
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