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cross-domain retrieval
搜索结果 - 4
语义特征学习用于通用无监督跨领域检索
本文首次引入了 “通用无监督跨领域检索（U^2CDR）” 问题，并设计了一个两阶段的语义特征学习框架来解决该问题。在第一阶段，通过实例 - 原型 - 混合对比损失和语义增强损失，在域间保持一个跨领域统一的原型结构以应对类别空间差异。在第二阶
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4 months ago
SynCDR: 用合成数据训练跨领域检索模型
在跨领域检索中，我们提出了一种简单的解决方案，通过图像之间的保留类别的翻译，在不共享训练数据的情况下生成合成数据，从而提高跨领域检索模型的准确性。
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6 months ago
CVPR
领域自适应检索概率加权紧凑特征
本文提出了一种名为 “概率加权紧凑特征学习” 的有效方法，该方法提供了跨域检索精度所需的跨域相关性指导，并学习了一系列紧凑二进制代码来提高检索速度，通过构建一个共同的流形结构来探索跨域之间的相关性，丰富的实验验证了我们的方法优于许多最先进的
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4 years ago
AAAI
LCD：用于 2D-3D 匹配的学习跨域描述符
本文提出了一种新方法来学习本地跨域描述符，以进行 2D 图像和 3D 点云匹配，该方法是一个双自编码器神经网络，将 2D 和 3D 输入映射到共享潜在空间表示中，其共享嵌入中的局部跨域描述符比在 2D 和 3D 域中单独训练获得的描述符更具
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5 years ago
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