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针对目前域自适应目标识别问题的学习方法,进行系统总结。首先,提出目标识别的两个基本主题:基于域自适应的目标分类和目标检测;然后,围绕这两个主题,从特征和样本两个角度,展开具体综述。认为对于域自适应目标分类,几种算法的主要问题为:忽略了样本所构成的流形几何结构,如果能利用几何结构来约束特征表达,将有利于样本特征鲁棒性的提高。对于域自适应目标检测,其问题为:现有方法对源样本和带标签的目标域样本存在依赖,这一问题使得现有的方法很难适用于某些真实的应用场景。