43640结构保持生成跨域学习0夏海峰�，丁正明†0� 印第安纳大学普渡大学印第安纳波利斯分校电子与计算机工程系†印第安纳大学普渡大学印第安纳波利斯分校计算机与信息技术系0{haifxia,zd2}@iu.edu0摘要0无监督域...
”结构保持生成跨域学习 无监督域自适应 目标领域数据 源监督分类器 跨域图对齐方法“ 的搜索结果
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...
这次基于三篇有代表性的文章来讲解 Spatio-temporal contrastive domain adaptation for action recognition（CVPR2021） Partial video domain adaptation with partial adversarial temporal attentive network...
本章首先介绍了本文工作所...目前许多领域自适应目标检测工作均是基于Faster RCNN，为了方便实验效果对比，本文的所有工作同样也是在Faster RCNN上进行改进，当然其他目标检测器比如YOLO系列也可以稍作修改后适配。
曹埃里克·勒内-米勒马萨诸塞大学阿默斯特分校信息与计算机科学学院{arunirc，pchakrabarty，ashishsingh，soujiang，llcao，elm}@ cs.umass.edu摘要这项工作解决了现有的对象检测器到一个新的目标域的无监督适应。...
1791CrDoCo：具有跨域一致性的像素级域传输陈运春1，2林燕玉1杨 铭宣3，4黄家斌51中研院2国立台湾大学3加州大学默塞德分校4谷歌5弗吉尼亚理工大学标记的示例（源域）输入（目标域）输出图1：所提出的方法的应用。...
利用深度卷积神经网络VGG16(Visual Geometry Group)学习场景影像的深度特征,然后利用对抗学习方法最小化源域和目标域特征分布差异。利用RSI-CB256(Remote Sensing Image Classification Benchmark)、NWPU-RESISC45...
8725基于结构正则化深度聚类的Hui Tang，Ke Chen，and KuiJiaXiang华南理工大学中国广东省广州市天河区五山路381号[email protected]，{chenk，kuijia}@scut.edu.cn摘要无监督域自适应（UDA）是指当源域上...
&技术人员：清华大学{dzj17，luoyc15}@ mails.tsinghua.edu.cn，[email protected]摘要深度学习方法在无监督域自适应中显示出前景，其目的是利用标记的源域来学习具有不同分布的未标记目标域的分类器。...
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]来实现域之间的特征分布对齐。...
无监督域自适应已经引起了人们的关注，它通过借用现有的良好建立的源领域知识来促进未标记的目标学习。最近的实践领域适应管理提取有效的功能，结合伪标签的目标域，以更好地解决跨域分布的分歧。然而，现有的方法...
1源域源特定纹理目标域域不变结构目标特定纹理关于结构：跨域调整结构信息以提高语义分割张伟伦 *王 慧波 * 温晓彭维珍邱国立交通大学台湾{luckchang.ee06g，a88575847.cs06g，wpeng，walon}@ nctu.edu.tw摘要在本文...
在这项工作中，而不是训练一个分类器，以适应目标域，我们使用一个可分离的组件称为数据校准器，以帮助固定的源分类器恢复在目标域的歧视权力，同时保持源域的性能。当两个域之间的差异很小时，源分类器（一）（d）...
4166用于无监督3D域自适应的Adriano Cardace Riccardo Spezialetti Pierluigi Zama ...而无监督域自适应（UDA）则打破了这一假设，并试图在未标记的目标域上解决任务，仅在有监督的源域上进行搜索。对于点云分
6092自训练和对抗背景正则化的无监督域自适应一级目标检测金承贤KAIST崔在TaekyungKimKAISTChangick KimKAIST{seunghyeonkim，whdns44，tkkim93，changick}@ kaist.ac.kr摘要基于深度学习的对象检测器已经显示出显著...
菲利普·奥贡博纳澳大利亚伍伦贡大学高级多媒体研究实验室网址：[email protected]，[email protected]，网址：www.example.com，[email protected]摘要本文提出了一种新的无监督域自适应跨域视觉识别方法。...
19140基于合成车辆Qing Liu1*...在本文中，我们提出了通过无监督域自适应（UDA）从合成数据中学习部分分割的想法我们首先介绍UDA-Part，这是一个全面的车辆部件分割数据集，可以作为UDA1的适当基准。在UDA-Part中，我们
cn摘要领域自适应试图通过从一个成熟的源领域借用知识来提高目标领域的性能。为了处理两个域之间的分布间隙，突出的方法endav-或提取域不变特征。众所周知，在完美的域对齐之后，两个域的域不变受此启发，本文提出...
Luca Zanella2，Elisa Ricci1，2，Yiming Wang21意大利特伦托大学2意大利特伦托布鲁诺凯斯勒基金会[email protected]摘要用于对象检测的无监督域自适应（UDA）旨在调整在源域上训练的模型以检测来自新目标域的不可用...
一篇小综述，大家看个乐子就好，参考文献来自于一篇综述性论文这次基于三篇有代表性的文章来讲解。
feather1014}@ gmail.com，[email protected]，[email protected]摘要在本文中，我们介绍了一种新的思想，通过原型网络的重塑，学习嵌入空间，并通过重塑的距离，每个类的原型进行分类的无监督域自适应。具体来说，...
www.example.com，[email protected]，[email protected]，[email protected]，[email protected]，[email protected]摘要无监督域自适应（UDA）将知识从标签丰富的源域转移到完全无标签的目标域。...
15446SPG：通过语义点生成的1†Yin Zhou2Weiyue Wang2Charles R....摘要在自动驾驶中，基于LiDAR的物体检测器应该在不同的地理位置和各种天气条件下虽然最近的3D检测的研究集中在提高性能在一个单一的域，我们的
然而，由于目标域数据的缺乏和目标标签的缺失，将视线估计算法推广到不可见环境仍然具有挑战性。在本文中，我们发现的旋转一致性性质的视线估计，并介绍了“子标签”的无监督域自适应。因此，我们提出了旋转增强的无...
15252DRANet：用于无监督跨域自适应的李承[email protected] SunghyunPOSTECH CSE GSAIs. postech.ac.krSunhoon Im*[email protected]摘要在本文中，我们提出了DRANet，一个网络架构，解开图像表示和...
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...
1自相似分组：一种简单的无监督跨域自适应身份识别方法杨福1，魏云超1，2，王冠硕3，周玉倩1，石红辉4，1，5，Thomas S.黄11伊利诺伊大学香槟分校，2ReLER，悉尼科技大学，3上海交通大学、4IBM研究院、5俄勒冈大学...
8568无监督域自适应的对抗鲁棒性Muhammad Awais1，2*，Fengwei Zhou1，Hang Xu1，LanqingHong1，Ping... huawei.com摘要广泛的无监督域自适应（UDA）研究已经在实践中通过利用深度模型学习跨标记源域和未标记目标域的可
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