"ADAS: A Direct Adaptation Strategy for Multi-Target Domain Adaptive Semantic Segmentation "解读 MoveOn 电子信息1 人赞同了该文章 研究背景和意义 图1 现有多目标域自适应方法 大多数以往多目标域泛化算法都是采用单目标域模型风格化迁移不同目标域数据来构建多目标域模型。 这些方法取得了良好的效果,但其性能...
Domain Adaptation需要学习不同域的共享表示,但是如果仅仅基于一个BiLstm,可能无法学习到如此复杂的特征,作者提出了一个域投影层,针对不同的domain,有针对的变换函数对BiLstm学到的表示进行对应处理,以学习到该领域的特征表示。 1.Domain Masks 将BiLstm传入的Hidden State分为多个部分,一个部分在所有domain中共享,其...
"TENet: Targetness Entanglement Incorporating with Multi-Scale Pooling and Mutually-Guided Fusion for RGB-E Object Tracking." ArXiv (2024). [paper] [code] HDETrack: Xiao Wang, Shiao Wang, Chuanming Tang, Lin Zhu, Bo Jiang, Yonghong Tian, Jin Tang. "Event Stream-based Visual Object Tracki...
Federated Multi-Target Domain Adaptation Federated multi-target DA 联邦学习场景下的多目标DA Learning Transferable Parameters for Unsupervised Domain Adaptation Learning partial transfer parameters for DA 学习适用于迁移部分的参数做UDA任务 MICCAI-21 A Systematic Benchmarking Analysis of Transfer Learning for Me...
Multi-target Unsupervised Domain Adaptation without Exactly Shared Categories Motivation 到目前为止,已有的研究大多集中在一个源域和一个目标域(1S1T)的场景上,只有少数研究涉及多个源域和一个目标域(mS1T)的场景。然而,据我们所知,几乎没有工作涉及一个源域和多个目标域(1SmT)的情况,在这种情况下,这些未标记...
实验中使用的算法是基于DC的domain adaptation算法,并加入了属性级别的损失和一致性损失。在辆车数据集上,实验者使用了170个最常见的类别,并使用来自这些类别的网络图像和GSV图像进行了半监督的适应实验。在办公室数据集上,实验者使用了WordNet层次结构中的标签来替代属性标签,并使用这些标签和类别标签来进行多任务学习...
Domain generalization for domain-linked classes Can We Evaluate Domain Adaptation Models Without Target-Domain Labels? A Metric for Unsupervised Evaluation of Domain Adaptation [arxiv] Evaluate domain adaptation models 评测domain adaptation的模型 Universal Test-time Adaptation through Weight Ensembling, Di...
Target-agnostic Source-free Domain Adaptation for Regression Tasks [arxiv] Target-agnostic source-free DA for regression 用于回归任务的source-free DA On the Out-Of-Distribution Robustness of Self-Supervised Representation Learning for Phonocardiogram Signals [arxiv] OOD robustness for self-supervised ...
Domain-aware Curriculum Learning D-CGCT的整个流程如下。 实验效果 在Office-31与Office-Home两个数据集上进行了试验,无论是STDA、Target-Combined化石MTDA,CGCT均取得了STOA的效果。 参考文献 Conditional adversarial domain adaptation; Curriculum Graph Co-Teaching for Multi-Target Domain Adaptation....
域适应(domain adaptation) 是transfer learning 下的一个子问题,它将问题A具体化为如下的问题:对于一个目标任务(target task),我们收集了一批目标域(target domain)的无标签数据和源域(source domain)的有标签数据, 如何利用这些数据得到一个可接受的模型 for 目标任务。 由于源域和目标域的数据分布不同,所以直接...