19196ADAS：一种多目标领域自适应语义分割...顶行和最左列分别表示源域图像和多个目标域图像。其他图像是域转移图像，通过将每列的源图像通过我们的MTDT-Net生成。摘要在 本 文 中 ， 我 们 提 出 了 一 个 直 接 适 应
”双向自适应区域选择 多目标域自适应方法“ 的搜索结果
本章首先介绍了本文工作所使用的目标检测框架Faster RCNN，然后阐述了领域自适应目标检测的相关理论基础，最后介绍本文所用到的目标检测评价指标。Faster RCNN[10]是经典的两步目标检测模型，该模型提出用RPN来...
cs.ucla.edu加州大学洛杉矶分校视觉实验室[email protected]摘要我们描述了一个简单的方法，无监督域自适应，从而减少源和目标分布之间的差异，通过交换低频频谱的一个与其他。我们在语义分割中说明了该方法，其中...
2022域自适应语义分割综述
为了解决这个问题，我们设计了一个多尺度域自适应模块（MDAM），以减少合成数据和真实数据之间的域差距。我们进一步介绍了一个在线的粗到精的伪标签更新策略。具体来说，我们提出了一个自蒸馏模块在内部粗更新循环和...
148910UDA-COPE:无监督域自适应的类别级别物体姿态估计0Taeyeop Lee ...受到最近多模态UDA技术的启发，所提出的方法利用教师-学生自监督学习方案来训练姿态估计网络，而不使用目标域姿态标签。我们还介绍了预测的
6321用于大规模视频域自适应的时间注意对齐Min-Hung Chen1 *Zsolt Kira1Ghassan AlRegib1Jaekwon Yoo2Ruxin Chen2Jian Zheng3 *1佐治亚理工学院2索尼互动娱乐有限责任公司3宾厄姆顿大学摘要虽然近年来已经提出了各种...
epfl.ch摘要图像到图像翻译近年来取得了长足的进步，目前的技术能够处理不成对的训练图像，并考虑到翻译问题的多模态。尽管如此，大多数方法将图像作为一个整体来处理，这使得它们为内容丰富的场景产生的结果不太...
8761PIT：用于跨FoV域自适应的位置不变变换顾七七1*周倩玉1* 徐明浩1冯正阳1程广良25陆雪泉3†石建平27马丽庄146†1上海交通大学、2商汤科技集团研究3迪肯大学、4华东师范大学、5上海AI实验室6上海交通大学教育部...
用于无监督域自适应的深度对抗性注意力对齐目标期望最大康国梁1、梁铮1、2、颜颜1、易阳11悉尼科技大学{国良.康@学生。 Yan.Yan-3@student.， Yi .Yang@} uts.edu.au2澳大利亚国立大学计算机科学研究院liangzheng06@...
+v：mala2255获取更多论文领域自适应人员搜索李俊杰1，2岁，YichaoYan1，GuanshuoWangg2，FuFuYu2，Qiong Jia2，Shouhong Ding21上海交通大学人工智能研究所MoE人工智能重点实验室2腾讯优图实验室serenitycapo@gmail...
2808图像去雾的邵元杰1，李乐仁汉1，任文琪2，高长新1，农桑1，1多光谱信息处理科学与技术国家重点实验...为了解决这个问题，我们提出了一个域自适应范例，它包括一个图像翻译模块和两个图像去雾模块。具体来说，我们首
该框架结合了一种新的基于自动编码器的域自适应模型和一种同步学习方案，该方案提供了对最先进的域自适应模型的稳定改进我们的框架具有很强的分布匹配属性，通过训练源和目标自动编码器，使用一种新的同时学习计划，...
2740基于序列域自适应网络的文本图像鲁棒识别张亚平1，2，聂帅1，刘文举1，徐兴3，5，张东祥4，5，沈衡涛31中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室（CASIA）2中国科学院大学（UCAS）3电子科技大学计算机科学...
1无监督域自适应李振宇，Tanmay Batra Mohammad Haris Baig Daniel Ulbricht，苹果公司摘要在这项工作中，我们将两个不同的概念用于无监督域自适应：通过利用特定于任务的决策边界[57]和Wasserstein度量[72]来实现域...
96410模型自适应：无源数据的无监督领域自适应0Rui Li 1 , Qianfen Jiao 1 , Wenming Cao 3 , Hau-San Wong 1 , Si Wu 201 香港城市大学计算机科学系 2 华南理工大学计算机科学与工程学院 3...
基于运动恢复结构的自适应光流场估计DanielMaurer1[0000−0002−3835−2138]、 Nico Marniok2、BastianGoldluecke2[0000−0003−3427−4029]和Andr´esBruhn1[0000−0003−0423−7411]1德国斯图加特大学可视化与交互...
hling} @ cs.stonybrook.edu，[email protected]，[email protected]摘要无监督域自适应（UDA）的目的是利用一个标签丰富的源域来解决相关的未标记目标域上的任务。这是一个具有挑战性的问题，特别是当一个大的...
接受日期：2014年7月21日2014年12月6日在线发布摘要测量的双向反射分布函数（BRDF）数据已被用来表示复杂的光和表面材料之间的相互作用，用于真实感绘制。然而，它们庞大的尺寸使得它们很难在实
前向域自适应技术要么在有限的数据集上工作，要么与监督学习相比产生不那么好的性能。在本文中，我们提出了一种新的双向学习框架的领域自适应分割。采用双向学习，图像平移模型和分割自适应模型可以交替学习，相互...
97880基于几何感知的对称域自适应单目深度估计0赵珊珊1 傅欢1 龚明明2，3 陶大成101UBTECH悉尼人工智能中心，悉尼大学计算机科学学院，澳大利亚悉尼达令顿2008，2 匹兹堡大学生物医学信息学系，3卡内基梅隆大学...
5764CAMP：用于文本图像检索的跨模态自适应消息传递王梓豪1刘希慧1李洪生1卢胜3严俊杰2王晓刚1邵静21香港中文大学-商汤科技联合实验室2商汤科技3北京航空航天大学[email protected]{xihuiliu，hsli，xgwang}@ee....
通过元学习的测试时域自适应有助于利用只能从测试输入中获得的运动和上下文类型第二张图像显示了预训练网络的结果，我们的方法可以大大增强该网络。摘要在本文中，我们提出了一种基于实例的光流域自适应元学习算法。...
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