May, 2017

使用残差适配器学习多个视觉领域

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TL;DR该论文介绍了一种利用适配器残模块进行数据表示学习的深度网络架构，该网络能够被灵活地指引至不同的视觉领域中，实现了高度的参数共享并保持或提高了特定领域表示的准确性。同时，该论文还提出了 Visual Decathlon Challenge 基准评测系统，用于同时评估表征的能力并测量其识别不同领域的能力。
data representationvisual representationadapter residual modulesparameter sharingvisual decathlon challenge
发现论文，激发创造
  • 调制适配器多领域学习

    本文提出使用 Modulation Adapters 进行卷积滤波器权重更新的方法，从而在多领域的图像分类任务中取得了比现有最先进方法更好或相当的效果。

    Jul, 2023

  • 高效多域文本识别深度神经网络参数化及残差适配器

    该研究介绍了一种新颖的神经网络模型，使用多任务学习来提高光学字符识别（OCR）的效率和泛化能力，并通过有效降低训练参数数量来保持高准确性，以适应新领域，提供领域特定性能改进而无需重新训练。该模型在开放数据集上经过严格评估，证实了其作为可扩展和适应性解决方案的潜力，在计算机视觉领域，尤其是光学文本识别应用中具有重要的意义。

    Jan, 2024

  • 多域深度神经网络的高效参数化

    本文提出用一些适量的参数区分不同的子任务，从而在视觉领域的多个任务中进行迁移学习，此类参数化极易压缩且具有较高的性能。

    Mar, 2018

  • 深度视觉领域自适应：一份综述

    本研究提供了关于计算机视觉领域中，基于深度学习的深度域适应方法的全面概述，分类不同的深度域适应情景，总结了深度域适应方法，重点分析比较了各种情况下的最先进方法，并着重强调了当前方法的潜在缺陷和未来几个方向。

    Feb, 2018

  • 任务和领域跨界学习

    本文提出了一种新的适应性框架，用于跨任务和领域传递知识，通过在一个完全监督域中学习跨任务和领域的知识，使其在只有部分监督域中实现性能增益。实验证明了该框架在两个具有挑战性的任务（即单眼深度估计和语义分割）和四个不同领域（Synthia、Carla、Kitti 和 Cityscapes）中的有效性。

    Apr, 2019

  • 通过领域自适应字典学习实现跨域视觉识别

    本文提出了一种新的领域自适应字典学习框架用于跨领域视觉识别，该方法通过学习一组中间领域，形成一个平滑的路径来弥补源域和目标域之间的差距，并通过分离共享字典和特定字典来实现更紧凑和再现性字典的学习，通过领域自适应稀疏编码和字典更新步骤学习。实验结果表明，该方法在三个公共数据集上表现优于大多数最先进的方法。

    Apr, 2018

  • 深度视觉域自适应

    本文系统概述了用于计算机视觉应用的深度域自适应方法，涵盖了深度架构在领域自适应中的运用、深度视觉域自适应的发展趋势，并介绍了可应用于这些模型的其他改进策略。

    Dec, 2020

  • 通过任务蒸馏进行领域适应

    使用图像识别数据集作为源域和目标域之间的桥梁，通过任务蒸馏框架，在不同仿真器之间成功地传输导航策略，并在传统领域适应基准上展现出有前途的结果。

    Aug, 2020

  • 具有任务特定适配器的跨域少样本学习

    该论文提出了一种直接在少量支持集上学习任务特定权重的方法，通过使用残差连接和矩阵形式的参数适配器，能够显著提高最先进的 Meta-Dataset 基准模型的性能。

    Jul, 2021

  • 多个领域的少样本分类通用表示学习

    本文介绍了通过适配器和居中核对齐等方法，利用多个分别训练的网络的知识来同时学习多个领域上通用的深度表示，通过距离学习方法来有效适应之前未见过的领域，并在 Meta-Dataset 基准测试中取得显著的性能提升。

    Mar, 2021