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Dual adversarial network for unsupervised ground/satellite-to-aerial scene adaptation

Lin, Jianzhe und Mou, LiChao und Yu, Tianze und Zhu, Xiao Xiang und Wang, Z. Jane (2020) Dual adversarial network for unsupervised ground/satellite-to-aerial scene adaptation. In: 28th ACM International Conference on Multimedia, MM 2020, Seiten 10-18. ACM. ACM International Conference on Multimedia (ACM MM) 2020, 12–16 October 2020, Seattle, WA, USA. doi: 10.1145/3394171.3413893. ISBN 978-1-4503-7988-5.

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6MB

Offizielle URL: https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3394171.3413893

Kurzfassung

Recent domain adaptation work tends to obtain a uniformed representation in an adversarial manner through joint learning of the domain discriminator and feature generator. However, this domain adversarial approach could render sub-optimal performances due to two potential reasons: First, it might fail to consider the task at hand when matching the distributions between the domains. Second, it generally treats the source and target domain data in the same way. In our opinion, the source domain data which serves the feature adaption purpose should be supplementary, whereas the target domain data mainly needs to consider the task-specific classifier. Motivated by this, we propose a dual adversarial network for domain adaptation, where two adversarial learning processes are conducted iteratively, in correspondence with the feature adaptation and the classification task respectively. The efficacy of the proposed method is first demonstrated on Visual Domain Adaptation Challenge (VisDA) 2017 challenge, and then on two newly proposed Ground/Satellite-to-Aerial Scene adaptation tasks. For the proposed tasks, the data for the same scene is collected not only by the traditional camera on the ground, but also by satellite from the out space and unmanned aerial vehicle (UAV) at the high-altitude. Since the semantic gap between the ground/satellite scene and the aerial scene is much larger than that between ground scenes, the newly proposed tasks are more challenging than traditional domain adaptation tasks. The datasets/codes can be found at https://github.com/jianzhelin/DuAN.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/141040/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Dual adversarial network for unsupervised ground/satellite-to-aerial scene adaptation
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Lin, JianzheNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Mou, LiChaoLiChao.Mou (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Yu, TianzeNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zhu, Xiao Xiangxiao.zhu (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wang, Z. JaneTsinghua UniversityNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Oktober 2020
Erschienen in:28th ACM International Conference on Multimedia, MM 2020
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
DOI:10.1145/3394171.3413893
Seitenbereich:Seiten 10-18
Verlag:ACM
ISBN:978-1-4503-7988-5
Status:veröffentlicht
Stichwörter:unsupervised ground, satellite, aerial scene adaptation
Veranstaltungstitel:ACM International Conference on Multimedia (ACM MM) 2020
Veranstaltungsort:Seattle, WA, USA
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:12–16 October 2020
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Fernerkundung u. Geoforschung
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science
Hinterlegt von: Bratasanu, Ion-Dragos
Hinterlegt am:19 Feb 2021 18:31
Letzte Änderung:20 Nov 2023 12:25

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