論文の概要: A Review on Domain Adaption and Generative Adversarial Networks(GANs)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.12075v1
- Date: Tue, 14 Oct 2025 02:32:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-15 19:02:32.149407
- Title: A Review on Domain Adaption and Generative Adversarial Networks(GANs)
- Title（参考訳）: ドメイン適応とジェネレーティブ・アダクティブ・アダクティブ・ネットワーク(GAN)の概観
- Authors: Aashish Dhawan, Divyanshu Mudgal,
- Abstract要約: 本稿では、ドメイン適応とそれを実装する様々な方法について議論する。
主なアイデアは、特定のデータセットでトレーニングされたモデルを使用して、同じ種類の異なるドメインからのデータを予測することだ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The major challenge in today's computer vision scenario is the availability of good quality labeled data. In a field of study like image classification, where data is of utmost importance, we need to find more reliable methods which can overcome the scarcity of data to produce results comparable to previous benchmark results. In most cases, obtaining labeled data is very difficult because of the high cost of human labor and in some cases impossible. The purpose of this paper is to discuss Domain Adaptation and various methods to implement it. The main idea is to use a model trained on a particular dataset to predict on data from a different domain of the same kind, for example - a model trained on paintings of airplanes predicting on real images of airplanes
- Abstract（参考訳）: 今日のコンピュータビジョンシナリオにおける大きな課題は、高品質なラベル付きデータの提供である。
データを最重要とする画像分類のような研究分野において、従来のベンチマーク結果に匹敵する結果を生み出すために、データの不足を克服できる信頼性の高い方法を見つける必要がある。
ほとんどの場合、人的労働のコストが高く、場合によっては不可能なため、ラベル付きデータを取得することは非常に困難である。
本研究の目的は、ドメイン適応とそれを実装する様々な方法について議論することである。
主なアイデアは、特定のデータセットでトレーニングされたモデルを使用して、同じ種類の異なるドメインからのデータを予測することだ。
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