Adversarial Style Mining for One-Shot Unsupervised Domain Adaptation

[nocotan]

一言でいうと

One-Shot Unsupervised Domain Adaptationに取り組むAdversarial Style Mining (ASM)を提案．

論文リンク

https://papers.nips.cc/paper/2020/file/ed265bc903a5a097f61d3ec064d96d2e-Paper.pdf

著者/所属機関

Yawei Luo et al.,
(School of Computer Science & Technology, Huazhong University of Science & Technology)

投稿日付(yyyy/MM/dd)

2020/12

概要

One-Shot Unsupervised Domain Adaptationに関する論文．
敵対学習のフレームワークで，style transferモジュールとtask-specificモジュールを組み合わせることでこの問題に取り組む．

新規性・差分

• One-Shot Unsupervised Domain Adaptationに取り組むAdversarial Style Mining (ASM)を提案．ASMはstyle transferモジュールとtask-specificモジュールを組み合わせている．ASMは反復的に有用な変換先画像を探索し，One-shotなシナリオでもドメイン適応を実現する．

手法

結果

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