Domain Separation Networks Übersetzung: Domänen-Trennungsnetzwerke

Die hohen Kosten der umfangreichen Datensammlung und -annotierung machen die Anwendung von Maschinelles-Lernen-Algorithmus auf neue Aufgaben oder Datensätze oft unzumutbar teuer. Ein Ansatz, der diese Kosten umgeht, besteht darin, Modelle mit synthetischen Daten zu trainieren, bei denen Annotationen automatisch bereitgestellt werden. Trotz ihrer Attraktivität scheitern solche Modelle häufig daran, von synthetischen zu realen Bildern zu generalisieren, was eine Domänenanpassung (Domain Adaptation) erfordert, bevor sie erfolgreich eingesetzt werden können. Bestehende Ansätze konzentrieren sich entweder darauf, Darstellungen von einer Domäne in die andere abzubilden, oder darauf, Merkmale zu extrahieren, die invariant gegenüber der Domäne sind, aus der sie stammen. Indem sie sich jedoch nur auf die Schaffung einer Abbildung oder einer gemeinsamen Darstellung zwischen den beiden Domänen konzentrieren, ignorieren sie die individuellen Charakteristika jeder Domäne. Wir schlagen vor, dass das explizite Modellieren dessen, was jedem Domain einzigartig ist, die Fähigkeit eines Modells verbessern kann, domäneninvariante Merkmale zu extrahieren. Inspiriert durch Arbeiten zur privaten-gemeinsamen Komponentenanalyse (Private-Shared Component Analysis), lernen wir explizit Bildrepräsentationen zu extrahieren, die in zwei Teilräume unterteilt sind: einen Komponentenbereich, der jeweils für jede Domäne privat ist, und einen Bereich, der über alle Domänen hinweg geteilt wird. Unser Modell wird nicht nur darauf trainiert, die Aufgabe in der Quelldomäne auszuführen, sondern auch daraufhin verwendet die partitionierte Repräsentation zum Wiederherstellen der Bilder aus beiden Domänen. Unsere neuartige Architektur führt zu einem Modell, das in verschiedenen Szenarien des unüberwachten Domänentransfers (Unsupervised Domain Adaptation) den aktuellen Stand der Technik übertreffen kann und zusätzlich Visualisierungen der privaten und gemeinsamen Repräsentationen erstellt, die eine Interpretation des Prozesses der Domänenanpassung ermöglichen.