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ICCV
探索语义分割中无监督领域自适应的鲁棒性
提出了一种在输出空间中采用对比损失来最大限度地增加干净图像和其对抗性示例之间的一致性的对抗性自监督 UDA 方法,名为 ASSUDA,以提高深度神经网络对敌对示例的鲁棒性和分割任务的可靠性。
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3 years ago
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