基于最佳传输的深度域自适应解决方案

深度域自适应：基于最优传输的数据对齐与判别保留 深度域自适应是计算机视觉中的一种技术，旨在解决域转移问题，即模型在源数据集上训练后无法在目标数据集上泛化的问题。该技术通过学习源域和目标域之间的对齐表示，来保留分类器使用的判别信息。 在计算机视觉中，域转移问题是一个长期存在的问题。当模型在源数据集上训练后，应用于目标数据集时，就会发生域转移。这种情况下，模型在新数据上的表现会很差，因为分类器专门用于识别特定于源域的视觉线索。在本文中，我们探索了一种名为DeepJDOT的解决方案来解决这个问题。 DeepJDOT是一种基于最优传输的联合深度表示/标签的差异度量方法，它不仅学习了源域和目标域之间对齐的新数据表示，而且同时保留了分类器使用的判别信息。这种方法可以应用于一系列视觉识别任务，与最先进的深度域自适应方法相比，它具有优势。 跨数据集进行泛化的能力是计算机视觉的圣杯之一。在标签稀缺或获取成本高昂的应用中，设计能够在共享相似特征（如类）但同时呈现不同底层数据结构（例如不同背景、色彩空间或使用不同设备获取）的数据集上表现良好的模型是关键。 传统的学习机器很难在训练它们的数据集（或域）中表现良好。这是因为模型通常假设训练（或源）和测试（或目标）数据都来自同一个生成过程。在视觉问题中，诸如物体位置、照明、通道数量或季节性等因素打破了这一假设，并要求能够补偿这种变化的适应策略或域适应策略。 在域自适应策略中，可以分为无监督和半监督域自适应：前者假设目标域中没有标签，而后者假设目标域中存在一些标记实例，可以用作自适应的参考点。在本文中，我们提出了一个贡献前，更具挑战性的情况下。设xs∈XS是源域的例子，其相关标签ys∈YS.类似地，设xt∈XT是目标域图像，但具有未知标签。无监督域自适应的目标是通过利用来自源域的信息来学习目标域的表示，从而实现域自适应。 深度域自适应技术有很多应用，例如图像识别、目标检测、图像分割等。这些应用都需要模型能够在不同的数据集上泛化，而深度域自适应技术可以帮助模型实现这一目标。 深度域自适应是一种重要的技术，可以帮助模型在不同的数据集上泛化，从而提高模型的泛化能力。DeepJDOT是这种技术的一种实例，它可以应用于一系列视觉识别任务，并具有优势。