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利用机器学习软件进行扩展目标跟踪 -- 应用于动物分类
该论文考虑了在图像序列中检测和跟踪对象的问题，使用对象检测算法的输出作为测量，提出了一种扩展的过滤公式，将前一帧的类别信息纳入以增强分类的鲁棒性，即使对象检测算法输出错误的预测。此外，利用对象检测算法的属性量化了每帧中界定框检测的不确定性，
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9 months ago
ACL
基于类别的影响函数用于错误检测
本文研究了影响函数在深度网络中不稳定的问题，并提出了一种基于类别信息的解决方案，经过大量实验表明我们的修改不仅显著提高了影响函数的性能和稳定性，而且不会带来额外的计算成本。
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a year ago
MM
自相似一致性与特征辨别探索 —— 无监督域自适应
该研究主要关注于在无监督领域适应中如何在全局分布对齐的同时同时考虑不同域的类信息，为了更 comprehensively 的进行对齐，提出了基于 Self-similarity Consistency 的新的域差异度量方法，同时加入了特征规
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5 years ago
CVPR
无监督领域适应的对比适应网络
本文章提出了一种基于对比适应性网络 (CAN) 的无监督域自适应方法来解决类别信息不足导致的领域差异偏差问题，并证明 CAN 在两个真实场景 Office-31 和 VisDA-2017 上表现优异，具有更好的特征鉴别能力。
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6 years ago
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