文章目录导读前言域适应类别任务相关性一步域适应技术及其应用基于散度的域适应基于对抗的域适应基于重建的域
原创
2022-06-27 15:47:55
2009阅读
目录1引言2问题3实验方法4实验结果5实验总结6传送门CVPR 2020Oral.(港中文&伯克利&谷歌) 1引言域适应（domain adaptation）旨在将给定训练集上得到的模型迁移到一个数据分布不同的测试集上。这种分布差异现阶段一般用离散的数据域来模拟，比如从自动驾驶中晴天采集的数据迁移到雨天采集的数据。但是，这种已知且明确区分（aknown and clear dist...
原创
2021-08-13 09:33:27
416阅读
目录
1、简介
2、概览
2.1、概念和定义
2.2、不同的领域适应设置
3、深度域适配的方法
3.1、一步域适配的分类
3.2、多步域适配的分类
4、一步域适配
4.1、同质的域适配
4.4.1、基于差异的方法
4.1.2、基于监督的方法
4.1.3、基于重建的方法
4.4.1、混合方法
4.2、异构的域适配
4.2.1、基于不符的方法
4.2.2、基于对抗的方法
4.2.3、基于重建的方法
原创
2021-08-13 09:33:54
1180阅读
摘要深度视觉域适配作为一个解决大量标注数据缺失的新的学习技巧而出现。与传统的学习共享特征子空间或使用浅层表示重用重要源实例的方法相比，深度
原创
2021-10-29 14:17:53
776阅读
域适应(DA)通俗解释 域适应(DA)到底是干什么的? 用最通俗的方式理解 Domain Adaptation 生活中的类比:考试与实战的差距 在学校学习(训练数据) 教科书上的标准题目 题目规范、答案明确 有老师批改、有标准答案 环境理想、条件完美 ✅ 数据充足,有标 ...
创建一个常数张量,传入list或者数值来填充 # Constant 1-D Tensor populated with value list. tensor = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) => [1 2 3 4 5 6 7] # Constant 2-D tensor populated with scalar value ...
原创
2021-09-26 13:55:55
451阅读
目录摘要1、简介2、相关工作2.1、语义分割的域适配2.2、风格迁移2.3、纹理和形状3、方法3.1、程式化的GTA5和SYNTHIA3.2、阶段13.3、阶段23.4、训练目标函数4、实验5、讨论5.1、和基于CycleGAN的方法的比较5.2、消融研究5.3、鲁棒性测试5.4、定性测试 6、结论摘要由于为语义分割注释像素级标签非常费力，因此利用合成数...
原创
2021-08-13 09:33:02
368阅读
论文地址 ： https://www.aclweb.org/anthology/P19-1189/ 已有研究工作： TDS，training data selection，可以用来解决监督模型中的数据跨域、分布不匹配的问题，可以去除噪声和不相干的样本。一般的方法是将整个数据集在某种度量标准下进行评分
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2020-04-21 00:28:00
195阅读
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论文中，定义了一种问题——无监督适配，即仅提供源数据 XS 和源标签 YS，以及源域目标数据XT，没有目标标签或者不利用它。问题的目的是学习一个模型 f，它可以正确预测目标数据的标签。
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2021-07-14 22:33:00
812阅读
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目录摘要1、简介2、相关工作2.1、图像处理2.2、目标检测3、提出的方法3.1、深度估计和数据清洗3.3.1、天窗区域识别和移除3.1.2、基于暗通道先验模型的深度估计3.1.3、对深度信息的数据清洁3.2、域适配学习和模型融合3.2.1、KDE模型3.2.2、颜色深度的跨域适配4、实验结果4.1、评估标准4.2、定性的评价4....
原创
2021-08-13 09:42:43
171阅读
我们希望特征处理器feature extractor处理source domain和
原创
2022-10-30 20:05:06
1423阅读
目录摘要1、简介2、相关工作A、目标检测B、域适配C、类型迁移3、提出的方法A、基于风格一致性(ODSC)的热图像目标检测B、热图像中目标检测的跨域模型转移(CDMT)4、实验和结果A、数据集B、基于风格一致性的热图像目标检测C、热图像中目标检测的跨域模型传输5、讨论6、讨论摘要最近发生的一起自动驾驶车辆致命事故引发了一场关于在自动驾驶传感器套件中使用红外技术以提高鲁棒目标检测可见性的辩论。与激光雷达、雷达和照相机相比，热成像具有探测红外光
原创
2021-08-13 09:33:25
589阅读
论文阅读 | A Curriculum Domain Adaptation Approach to the Semantic Segmentation of Urban Scenespaper链接：https://arxiv.org/pdf/1812.09953.pdfcode链接：https://github.com/YangZhang4065/AdaptationSeg原文链接：h...
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2021-08-30 11:50:15
147阅读
paper链接：https://arxiv.org/pdf/1812.09953.pdf code链接：https://github.com/YangZhang4065/AdaptationSeg 在过去的5年里面，卷积神经网络在语义分割领域大获全胜，语义分割是许多其他应用的核心任务之一，这
原创
2021-05-24 15:39:52
103阅读
paper链接：https://arxiv.org/pdf/1812.09953.pdf code链接：https://github.com/YangZhang4065/AdaptationSeg 在过去的5年里面，卷积神经网络在语义分割领域大获全胜，语义分割是许多其他应用的核心任务之一，这
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2021-08-01 12:14:13
178阅读
问题：由于室内场景的复杂性和多样性，在不同的室内场景中，人们对行为和动作的识别会有很大的偏差如何解决
原创
2024-08-24 14:18:46
0阅读
domain adaptation（域适配）是一个连接机器学习（machine learning）与迁移学习（transfer learning）的新领域。这一问题的提出在于从原始问题（对应一个 source data distribution）学习到的模型能够很好地适应一个与之相不同的目标问题（对应一个 target data distribution）。比如垃圾邮件过滤问题（spam filt
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2016-11-21 16:33:00
180阅读
domain adaptation（域适配）是一个连接机器学习（machine learning）与迁移学习（transfer learning）的新领域。这一问题的提出在于从原始问题（对应一个 source data distribution）学习到的模型能够很好地适应一个与之相不同的目标问题（对应一个 target data distribution）。比如垃圾邮件过滤问题（spam filt
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2016-11-21 16:33:00
389阅读
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介绍了许多新技术，我认为是有启发性的，包括语义分割等等内容。
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2021-06-22 16:31:26
1438阅读
介绍了许多新技术，我认为是有启发性的，包括语义分割等等内容。
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2022-02-11 13:35:39
959阅读
