ICCVAug, 2021
单一领域泛化的多样化学习
Learning to Diversify for Single Domain Generalization
Zijian Wang, Yadan Luo, Ruihong Qiu, Zi Huang, Mahsa Baktashmotlagh
TL;DR本研究提出了使用样式互补模块来增强模型的泛化能力,从而解决单域泛化中由于样本多样性有限而导致的泛化性能下降。通过在三个基准数据集上进行大量实验,结果表明本方法优于现有的单域泛化方法,最高提升了 25.14%。