visual domain可能会随着物体的位置、姿态、光照、类间的差异(不同的苹果),甚至于拍摄的设备(商用还是个人的摄像机)而产生变化。
所以domain adaptation的目的就是想消除这些无关变化因素的影响,希望在一种domain中学到的东西能用到另一个domain中,所以也是一种transfer learning。
Berkeley的一个项目:https://people.eecs.berkeley.edu/~jhoffman/domainadapt/。用的多是传统特征,比较老了。