Multi Target Domain Adaptation

Multi-target Domain Adaptation (MTDA) bezieht sich auf die Technik, ein Modell, das auf einer einzelnen annotierten Quelldomäne trainiert wurde, an mehrere unannotierte Zieldomänen anzupassen. Diese Methode strebt an, Transfer Learning zu nutzen, um die Abhängigkeit von annotierten Daten in den Zieldomänen zu reduzieren und somit die Generalisierungsfähigkeiten des Modells in verschiedenen Umgebungen zu verbessern. Im Bereich der Computer Vision kann MTDA Herausforderungen bei der Cross-Domain-Bilderkennung und Szeneinterpretation effektiv bewältigen, was die Praktikabilität und Robustheit von Modellen erhöht.