Single Domain Generalization for Crowd Counting Zhuoxuan Peng, Gary S.-H. Chan(本名暴露,不过也无所谓了╮(╯▽╰)╭) [arXiv] [Github] 引言 进入正题,这篇文章研究的是人群计数的单领域泛化问题。人群计数(crowd counting)是个经典的计算机视觉问题,简单点说就是数出图片中含有多少人。主流方法的做法是估...
Illustration of domain generalization A specific example 该论文将领域泛化方法主要分为三大类:Data manipulation, Representation learning, Learning Strategy。 (1) Data manipulation: 共分为两类: a). Data augmentation数据增强, mainly based on augmentation, randomization, and transformation of input data; b...
域适应（Domain Adaptation, DA）和域泛化（Domain Generalization, DG）是机器学习模型开发中的关键技术，旨在应对模型从一个特定域应用到另一个域时可能出现的变异性。在医学影像领域，DA 和 DG 技术对于创建能够稳健处理不同医疗机构、成像设备和患者群体之间的变异性的模型至关重要。本文旨在探讨域转移背景下的公平...
域适应(Domain Adaptation, DA)和域泛化(Domain Generalization, DG)是机器学习模型开发中的关键技术,旨在应对模型从一个特定域应用到另一个域时可能出现的变异性。 在医学影像领域,DA 和 DG 技术对于创建能够稳健处理不同医疗机构、成像设备和患者群体之间的变异性的模型至关重要。本文旨在探讨域转移背景下的公平性...
域适应(Domain Adaptation, DA)和域泛化(Domain Generalization, DG)是机器学习模型开发中的关键技术,旨在应对模型从一个特定域应用到另一个域时可能出现的变异性。 在医学影像领域,DA 和 DG 技术对于创建能够稳健处理不同医疗机构、成像设备和患者群体之间的变异性的模型至关重要。本文旨在探讨域转移背景下的公平性...
域适应(Domain Adaptation, DA)和域泛化(Domain Generalization, DG)是机器学习模型开发中的关键技术,旨在应对模型从一个特定域应用到另一个域时可能出现的变异性。 在医学影像领域,DA 和 DG 技术对于创建能够稳健处理不同医疗机构、成像设备和患者群体之间的变异性的模型至关重要。本文旨在探讨域转移背景下的公平性...
域适应(Domain Adaptation, DA)和域泛化(Domain Generalization, DG)是机器学习模型开发中的关键技术,旨在应对模型从一个特定域应用到另一个域时可能出现的变异性。 在医学影像领域,DA 和 DG 技术对于创建能够稳健处理不同医疗机构、成像...
To achieve Wi-Fi cross-domain human activity perception that was not dependent on target domain data, a domain-generalization human activity recognition model based on CSI instance normalization called INDG-Fi was proposed. The instance normalization standardization was utilized to remove domain informati...
In the problem of domain generalization (DG), there are labeled training data sets from several related prediction problems, and the goal is to make accurate predictions on future unlabeled data sets that are not known to the learner. This problem arises in several applications where data distribu...
To address this issue, we present Cancer-Finder, a domain generalization-based deep-learning algorithm that can rapidly identify malignant cells in single-cell data with an average accuracy of 95.16%. More importantly, by replacing the single-cell training data with spatial transcriptomic datasets, ...