面向视觉域适应的几何与统计联合对齐
计算机视觉与模式识别
2017-05-17 v1
摘要
本文提出一种用于跨域视觉识别的新型无监督域适应方法。我们提出一个统一框架，从统计和几何两方面减小域间偏移，称为几何与统计联合对齐（Joint Geometrical and Statistical Alignment, JGSA）。具体地，我们学习两个耦合的投影，将源域和目标域数据投影到低维子空间中，在其中几何偏移和分布偏移同时被减小。目标函数可以以封闭形式高效求解。大量实验已验证，所提方法在合成数据集和三个不同的真实世界跨域视觉识别任务上显著优于几种最先进的域适应方法。
引用
@article{arxiv.1705.05498,
title = {Joint Geometrical and Statistical Alignment for Visual Domain Adaptation},
author = {Jing Zhang and Wanqing Li and Philip Ogunbona},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.05498},
year = {2017}
}