论文链接: https://www.aminer.cn/pub/606ad60191e011f23f9095e7?conf=cvpr2021 简介:在本文中,我们讨论了多目标域适应(MTDA),其中给定一个标记的源数据集和多个数据分布不同的未标记的目标数据集,任务是为所有目标域学习可靠的预测器。我们确定了两个关键方面,可以帮助减轻MTDA中的多个领域转移:特征聚合和课程...
一 真实点云数据集之间迁移 时间会议论文任务作者 2019IVCross-Sensor Deep Domain Adaptation for LiDAR Detection and Segmentationkitti 64和32位迁移分割德国戴姆勒公司,慕尼黑工业大学 2020IROSDomain Transfer for Semantic Segmentation of LiDAR Data using Deep Neural NetworksSemanticKITTI nuScenes波恩大学 和Argo.ai...
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本科毕业论文 领域自适应目标检测 自适应控制论文 APGAIN, Compass [算法 1] A novel approach in parameter adaptive and diversity maintenance for genetic algorithms (APGAIN) 1. The techniques of PRAM 2. The repelling algorithm 3. The lazy repelling algorithm...
领域自适应学习论文DeepCOR...Deep CORAL:Correlation Alignment for Deep Domain Adaptation Baochen Sun and Kate Saenko University of Massachusetts Lowell,Boston University Abstract.Deep neural networks are able to learn powerful represen-tations from large quantities of labeled input data,however they ...
SPGAN-DA:用于领域自适应遥感图像语义分割的语义保留生成对抗网络 要解决什么问题? 减少源域和目标域之间的域偏移对语义分割任务的影响,在遥感图像中实现有效的领域自适应语义分割。 背景: 域偏移的主要挑战 a. 跨成像模式 b. 跨地理位置 c. 跨景观布局 ...
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传统的领域自适应学习过程大多针对单文本特征进行迁移,而基于领域自适应的人岗匹配则是针对简历文本和岗位描述文本的语义匹配信息进行迁移,从具有充足训练样本的职类领域迁移文本匹配的语义信息以及匹配模式到训练样本不充分的职类领域,通过这样的迁移学习能够使得训练样本不充分的职类领域学习到更加有效的人岗匹配模型,从而...
Domain Adaptation - 领域自适应 1. 【Domain Adaptation】Unsupervised Bidirectional Cross-Modality Adaptation via Deeply Synergistic Image and Feature Alignment for Medical Image Segmentation 【领域自适应】通过深度协同图像和特征对齐进行无监督双向跨模态适应,用于医学图像分割 作者:Cheng Chen, Qi Dou, Hao Chen...