کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4947375 | 1439576 | 2017 | 35 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Multi-task, multi-domain learning: Application to semantic segmentation and pose regression
ترجمه فارسی عنوان
چند تکلیف، یادگیری چند دامنه: کاربرد در تقسیم معنایی و رگرسیون
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
یادگیری عمیق، شبکه های عصبی انعقادی، تقسیم معنایی، انطباق دامنه، یادگیری چند کاره
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
We present an approach that leverages multiple datasets annotated for different tasks (e.g., classification with different labelsets) to improve the predictive accuracy on each individual dataset. Domain adaptation techniques can correct dataset bias but they are not applicable when the tasks differ, and they need to be complemented to handle multi-task settings. We propose a new selective loss function that can be integrated into deep neural networks to exploit training data coming from multiple datasets annotated for related but possibly different labelsets. We show that the gradient-reversal approach for domain adaptation can be used in this setup to additionally handle domain shifts. We also propose an auto-context approach that further captures existing correlations across tasks. Thorough experiments on two types of applications (semantic segmentation and hand pose estimation) show the relevance of our approach in different contexts.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 251, 16 August 2017, Pages 68-80
Journal: Neurocomputing - Volume 251, 16 August 2017, Pages 68-80
نویسندگان
Damien Fourure, Rémi Emonet, Elisa Fromont, Damien Muselet, Natalia Neverova, Alain Trémeau, Christian Wolf,