Photo To Rest Generalization

Photo-to-Rest-Generalisierung ist ein spezifischer Fall von Single Source Domain Generalization (SSDG)-Aufgaben. Dabei wird das Modell mit leicht zu sammelnden realen Fotos trainiert und auf anderen, diversen Stilen wie Kunstwerken, Cartoons und Skizzen evaluiert. Das Ziel dieser Aufgabe besteht darin, sicherzustellen, dass das Modell nach dem Training mit nur einer Domäne realer Fotos effektiv auf unbekannte Bildstile verallgemeinern kann, um die Robustheit und Anpassungsfähigkeit des Modells zu erhöhen. Aufgrund der Kompatibilität der realen Foto-Domäne mit ImageNet-vorgefertigten Netzen ist diese Aufgabe zu einem wichtigen Ansatz geworden, um die cross-domain-Verallgemeinerungsfähigkeiten von Computer Vision-Modellen zu bewerten und zu verbessern.