Jüngste Entwicklungen im Bereich des tiefen Lernens ermöglichen Perzeptionssystemen
datengetrieben Wissen über einen vordefinierten Betriebsbereich,
eine sogenannte Domäne, zu gewinnen. Diese Verfahren des überwachten
Lernens werden durch das Aufkommen groß angelegter annotierter
Datensätze und immer leistungsfähigerer Prozessoren vorangetrieben und
zeigen unübertroffene Performanz bei Perzeptionsaufgaben in einer Vielzahl
von Anwendungsbereichen.Jedoch sind überwacht-trainierte neuronale Netze
durch die Menge an verfügbaren annotierten Daten limitiert und dies wiederum
findet in einem begrenzten Betriebsbereich Ausdruck. Dabei beruht
überwachtes Lernen stark auf manuell durchzuführender Datenannotation.
Insbesondere durch die ständig steigende Verfügbarkeit von nicht annotierten
großen Datenmengen ist der Gebrauch von unüberwachter Domänenanpassung
entscheidend. Verfahren zur unüberwachten Domänenanpassung sind
meist nicht geeignet, um eine notwendige Inbetriebnahme des neuronalen
Netzes in einer zusätzlichen Domäne zu gewährleisten. Darüber hinaus
sind vorhandene Metriken häufig unzureichend für eine auf die Anwendung
der domänenangepassten neuronalen Netzen ausgerichtete Validierung. Der
Hauptbeitrag der vorliegenden Dissertation besteht aus neuen Konzepten zur
unüberwachten Domänenanpassung. Basierend auf einer Kategorisierung
von Domänenübergängen und a priori verfügbaren Wissensrepräsentationen
durch ein überwacht-trainiertes neuronales Netz wird eine unüberwachte
Domänenanpassung auf nicht annotierten Daten ermöglicht. Um die kontinuierliche
Bereitstellung von neuronalen Netzen für die Anwendung in
der Perzeption zu adressieren, wurden neuartige Verfahren speziell für die
unüberwachte Erweiterung des Betriebsbereichs eines neuronalen Netzes
entwickelt. Beispielhafte Anwendungsfälle des Fahrzeugsehens zeigen, wie
die neuartigen Verfahren kombiniert mit neu entwickelten Metriken zur kontinuierlichen
Inbetriebnahme von neuronalen Netzen auf nicht annotierten
Daten beitragen. Außerdem werden die Implementierungen aller entwickelten
Verfahren und Algorithmen dargestellt und öffentlich zugänglich gemacht.
Insbesondere wurden die neuartigen Verfahren erfolgreich auf die unüberwachte
Domänenanpassung, ausgehend von der Tag- auf die Nachtobjekterkennung
im Bereich des Fahrzeugsehens angewendet
