Real to Artistic Adaptation.首先,我们想对我们的模型的有效性进行基准测试,以解决较大的领域差距。在这个设置中,我们测试了我们的模型与真实图像和艺术图像之间的域转移的影响。我们使用Pascal VOC作为源数据集,Clipart1k或Watercolor2k作为目标数据集。ResNet-101的主干[13]按照现有作品中的设置使用。 Adverse Weather...
Cross-Domain Adaptive Clustering for Semi-Supervised Domain Adaptation论文笔记 Arthur Wong Love AI & Life7 人赞同了该文章 论文链接: https://arxiv.org/abs/2104.09415v1arxiv.org/abs/2104.09415v1 在半监督域适应中,目标域中每个类别的几个标记样本引导剩余目标样本的特征围绕它们进行聚合。然而,训练...
论文标题:Cross-domain Contrastive Learning for Unsupervised Domain Adaptation论文作者:Rui Wang, Zuxuan Wu, Zejia Weng, Jingjing Chen, Guo-Jun Qi, Yu-Gang Jiang论文来源:aRxiv 2022论文地址:download 论文代码:download Preface域适应(Domain Adaption),也可称为域对抗(Domain Adversarial),是迁移学习中一个...
《Active Domain Adaptation via Clustering UNcertainty-weighted Embeddings》(ICCV 2021) GitHub: github.com/virajprabhu/CLUE《DeciWatch: A Simple Baseline for 10x Efficient 2D and 3D Pose Estimation》(2022) GitHub: github.com/cure-lab/DeciWatch [fig1]...
In order to further capture the specific characteristic frequencies and determine the specific transferable components for different working conditions and enhance the performance of cross-domain tool wear prediction, we propose a new cross-domain adaptation network based on attention mechanism(CDATT). ...
方面级情感分析（ABSA）专注于对文本中特定方面的情感进行分析，广泛应用于电商、论坛和评论等平台。然而，不同领域的术语和表达差异可能导致模型在未见过领域时性能下降。为解决此问题，领域适应技术（domain adaptation）用于实现跨域情感分析，主要分为基于特征转移与基于数据转移两大类。基于特征转移方法学习...
Adaptation Module 为了消除两个域的差异,我们要实现 id-relate 信息也是域无关的,也就是不论是目标域还是源域,对于同一个id的图像,提取的 id-relate 特征应该是相似的,因此引入了一个domain的判别器损失: Self-training 用聚类的方法,给目标域的图像打伪标签,用 K-reciprocal 来衡量点对之间的距离,以迭代的方...
we investigate the unsupervised cross-domain adaptation for response selection when the target domain has no parallel dialogue data. Specifically, we propose a two-stage method to adapt a response selection model to a new domain using self-supervised and adversarial training based on pre-trained lang...
跨领域情感分类也是一个domain adaptation任务。因为领域矛盾,在一个领域上训练的可能不能直接用于其他领域。传统的方法是手动去挑选pivots(支点,核心)。深度学习的方法可以学习领域共享的表示,然而,缺乏解释性去直接识别pivots。为了解决这个问题,本文提出一个端对端的对抗记忆网络(Adversarial Memory Network, AMN)去解决...
这篇文章其实也是利用GAN优化的一种用途,只是Dual-Agent GANs for Photorealistic and Identity Preserving Profile Face Synthesis那篇文章中是用GAN优化生成的图片,而这边利用GAN,优化生成的特征和进行的标签结果。这就引入了GAN的新应用思路,并非生成数据,而是优化数据。