초록
본 논문은 크로스 도메인 시각 인식을 위한 새로운 비지도 도메인 적응 방법을 제시합니다. 우리는 통계적 및 기하학적 차이를 동시에 줄이는 통합 프레임워크를 제안하며, 이를 Joint Geometrical and Statistical Alignment (JGSA)이라고 합니다. 구체적으로, 소스 도메인과 타겟 도메인 데이터를 기하학적 차이와 분포 차이가 동시에 줄어드는 저차원 하위 공간으로 투영하는 두 개의 결합된 투영을 학습합니다. 목적 함수는 효율적으로 폐형식으로 해결할 수 있습니다. 광범위한 실험을 통해 제안된 방법이 합성 데이터셋과 세 가지 다른 실제 크로스 도메인 시각 인식 과제에서 여러 최신 도메인 적응 방법보다 유의미하게 우수함이 검증되었습니다.