Syn2Real

Syn2Real，一种合成到真实的视觉域适应基准，旨在鼓励进一步开发强大的域转移方法。目标是在合成“源”域上训练模型，然后对其进行更新，以使其性能在真正的“目标”域上得到改进，而不使用任何目标注释。它包括三个任务，如上图所示：具有已知类别集的更传统的封闭集分类任务；在目标域中具有未知对象类别的研究较少的开放集分类任务；以及对象检测任务，该任务涉及通过预测对象的边界框和相应的类标签来定位对象实例。