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学习域不变特征进行上下文外新闻检测
提出了一种基于对比学习和最大均值差异的测试时间自适应的 Contrastive Domain Adaptation with Test-Time Adaptation (ConDA-TTA) 方法，用于多模态脱离上下文新闻检测问题，实验证明
PDF23 days ago
利用图生成提升领域自适应物体检测
通过图生成提高无监督域适应中的目标检测质量，并在语义对齐和适应领域之间保持类别不变的信息以实现最准确的跨域语义对齐。
PDF2 months ago
CVPR野外环境下的 3D 语义分割：学习针对恶劣环境点云的通用模型
通过介绍一个适用于各种恶劣天气条件的点云数据集 SemanticSTF，我们研究了在两种情况下的全天候 3D 语义分割模型的建模：1）从正常天气数据自适应到恶劣天气数据的领域适应性 3DSS; 2）从正常天气数据学习全天候 3DSS 模型的
PDFa year ago
ECCV基于时间伪监督的领域自适应视频分割
本文提出了一种基于时序伪监督的方法（TPS）来进行视频语义分割，该方法可以在适应有标签的源域到无标签的目标域时，通过跨视频帧产生伪标签的方式缓解数据标注的限制，从而提升了处理多样性目标数据时的准确率。实验证明，TPS 比现有技术更稳定，更简
PDF2 years ago
CVPRSimT：面向域自适应语义分割的开集噪声处理
本文研究了在只有伪标记目标数据可访问的情况下，领域自适应（DA）语义分割问题。我们提出了一个单纯噪声转移矩阵（SimT）来模拟 DA 语义分割中的混合噪声分布，并设计了三种互补的正则化器，即体积正则化，锚点引导和凸保证，以近似真实 SimT
PDF2 years ago
ICCV通过时间一致性正则化实现域自适应视频分割
本文提出 DA-VSN 用于视频语义分割，该模型通过领域自适应实现了对不同领域视频间的域差距问题解决，并使用一种基于时序一致性的规则（TCR）来提高模型性能。
PDF3 years ago
基于语义分布感知的语义分割对比自适应
该研究提出了一种基于语义分布的对比适应算法，可以在语义分布的指导下实现像素级表示对齐，从而能够更好地解决跨域问题。经验证明，SDCA 在多个基准测试中都可以显着提高现有算法的分割准确性。
PDF3 years ago
CVPRST3D：基于自训练的三维物体检测无监督域适应
本论文提出了一种新的域自适应自训练流水线（ST3D），用于基于点云的 3D 物体检测的无监督域自适应。该流水线通过特定的设计使检测器能够与一致且高质量的伪标签进行训练，并避免过度配合伪标记数据中大量的易样本，实现了对所有评估数据集的领先性能
PDF3 years ago
ECCVVisDA-2020 比赛第一名方案：消除领域自适应行人再识别中的偏见
本论文提出了用于视觉域自适应挑战（VisDA-2020）中的领域自适应行人重新识别（Re-ID）任务的两阶段训练方法，并采用伪标签生成策略和多模型组合等方法，在测试集上实现了 76.56％的 mAP 和 84.25％的 rank-1。
PDF4 years ago
自适应领域物体重新识别的混合记忆自适应对比学习
提出了一种利用混合内存的自适应域对象重新识别方法，通过自适应控制学习目标，同时区分源域类别和目标域聚类和未聚类的样本，使得模型在多个对象重新识别任务上都超过了现有方法，甚至在无监督对象重新识别中也有了很好的表现。
PDF4 years ago
CVPR不变性重要：示范记忆用于领域自适应人物再识别
本文探讨了领域自适应人员再识别问题，并提出了相应的解决方案，通过引入范例内、摄像头内和邻域内不变量，结合样本存储器实现全局训练批次的不变量约束，得以有效应用于实际应用中。
PDF5 years ago