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STAL3D：基于协作自训练和对抗学习的 3D 物体检测无监督域自适应
我们提出了一种能够在无监督领域适应中实现 3D 物体检测的框架，称为 STAL3D，通过协作自训练和对抗学习利用伪标签和特征分布对齐的互补优势，并设计了面向 3D 跨域场景的背景抑制对抗学习模块和尺度过滤模块，有效减轻了大部分背景干扰和源域
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7 days ago
ICML
DomainVerse: 针对真实世界分布变化的基准测试，用于无需调整的自适应域泛化
传统的跨领域任务依赖于通过源领域数据训练模型；随着视觉语言模型 (VLMs) 最近的进展，跨领域任务转变为直接将预先训练的源模型与具有先验领域知识的任意目标领域进行适应，我们将其命名为自适应领域泛化 (ADG) 任务；然而，当前的跨领域数据
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4 months ago
提高跨领域鲁棒性的补丁感知批量归一化
本研究提出了一种新的批标准化方法（PBN），通过在空间维度上将批次的特征图拆分为不重叠的小块来独立归一化每个小块，从而利用图像局部块之间的差异来增强模型参数的鲁棒性，可以解决计算机视觉任务中，跨域数据的鲁棒性问题，包括分类，目标检测，实例检
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a year ago
通过减少风格偏见来减小领域差距
本文提出的 Style-Agnostic Networks (SagNets) 能同时减小卷积神经网络的视觉风格偏差和提高跨领域的性能，拓展了卷积神经网络的应用范围。
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5 years ago
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