Single Source Domain Generalization

Single-Source Domain Generalization (SSDG) in der Computer Vision bezieht sich auf die Aufgabe, ein Modell nur an einem Quelldomänen-Datensatz zu trainieren, das dann effektiv auf mehrere unbekannte Ziel-Domänen verallgemeinern kann. Das Ziel dieser Aufgabe besteht darin, die Fähigkeiten des Modells zur Cross-Domain-Anpassung zu verbessern, die Abhängigkeit von großen Mengen an annotierten Daten zu verringern und die Robustheit und Verallgemeinerungsleistung des Modells in realen Szenarien zu steigern. Dies macht SSDG für praktische Anwendungen hoch wertvoll.