7、通过图像到图像的翻译实现领域自适应

通过图像到图像的翻译实现领域自适应

1. 引言

在计算机视觉中，深度学习的领域自适应是一个重要课题，尤其是在处理标记数据稀缺或不存在的情况下。无监督领域自适应（UDA）旨在利用来自标记丰富的源域的知识，来提升模型在未标记的目标域上的表现。为了实现这一目标，研究者们探索了多种方法，其中一种极具潜力的方法是通过图像到图像的翻译（I2I）来缩小源域和目标域之间的差距。

2. 无监督领域自适应框架

本章介绍了一个用于无监督领域自适应的框架，该框架结合了图像到图像的翻译技术。这个框架不仅能够减少源域和目标域之间的差异，还能显著提高模型在目标域上的性能。该框架的设计灵感来源于以下几个关键概念：

• 领域不可知特征提取 ：确保从源域和目标域提取的特征分布尽可能接近。
• 具有循环一致性的领域特定重建 ：确保特征能够被解码回源和目标域，同时保持信息完整性。
• 从未知特征进行标签预测 ：通过学习领域不可知的潜在空间，实现从源域到目标域的有效迁移。

2.1 系统架构

框架的系统架构如图7.3所示，主要包括三个部分：

1. 领域不可知特征提取 ：通过深度卷积网络（DCNN）将源域和目标域的图像映射到一个共享的潜在空间。在这个空间中，源和目标域的特征分布尽可能接近。
2. 具有循环一致性的领域特定重建 ：通过编码器-解码器结构，确保特征可以