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UrbanCross: 通过跨领域适应提升卫星影像 - 文本检索
UrbanCross 是一个新的框架，用于跨领域的卫星图像 - 文本检索，利用高质量的跨领域数据集和文本细化、图像增强等技术实现了图像、段落和文本的精细对齐，并通过自适应课程源采样和加权对抗跨领域微调等机制有效地解决了领域差异问题。在广泛实
PDF2 months ago
PathoTune：将视觉基础模型应用于病理专家
为解决基于预训练的病理基础模型到下游任务的适应性问题，提出了 PathoTune，一种通过多模态提示调整将病理学或甚至视觉基础模型高效适应病理学任务的框架。在多个数据集的补丁级和 WSI 级别上，结果表明它的性能优于单模态提示调整方法，并且
PDF3 months ago
关于合成数据的等效性、可替代性和灵活性
通过实证研究，我们调查了合成数据在实际场景中的有效性，发现合成数据不仅提高了模型性能，而且在不损失性能的情况下能够替代真实数据，展示出在现实问题中采集真实数据的效率问题上合成数据的潜力，并证明了相对灵活的数据生成器对于提升模型适应性，缩小领
PDF3 months ago
ECCV增强 NeRF-based Pseudo-LiDAR 点云以解决类别不平衡问题
通过生成伪 LiDAR 点云并进行对象级领域对齐和地图信息的上下文感知放置，我们提出了一种名为 PGT-Aug 的方法，用于处理典型的由实际数据采集引起的类别不平衡问题。我们在多个基准数据集上进行了广泛实验证明了我们方法的优越性和通用性，尤
PDF4 months ago
跨领域开放词汇行为识别中基于 CLIP 的视频学习方法的重新思考
基于 CLIP 的视频学习器在跨领域的开放词汇动作识别任务中表现受限，本文通过建立一个名为 XOV-Action 的跨领域开放词汇动作识别基准以及提出一种新颖的场景感知视频 - 文本对齐方法，来应对这一挑战，实验结果验证了我们方法的有效性。
PDF4 months ago
DARC：用于可推广核分割的分布感知重新着色模型
核分割是病理图像分析任务中的首要步骤。本文提出了一种从两个角度处理领域差异的 Distribution-Aware Re-Coloring (DARC) 模型，包括一种减轻不同领域之间巨大图像颜色变化的重新着色方法和一种对前景 - 背景比例
PDF10 months ago
低维特征空间内有效个性化联邦学习的实现
基于低维特征空间的个性化联邦学习（Personalized Federated Learning，PFL）框架，通过选择每个客户端自适应其本地数据分布下全局编码器生成的特征中与任务相关的特征，提供了比参数空间更易理解和解释的 PFL 实现方
PDFa year ago
PODIA-3D：使用保存姿态的文本到图像扩散进行跨大域 3D 生成模型域适应
提供一种基于姿态保持的语义引导扩散域适应方法，该方法采用高级噪声，改进采样策略，以及去偏差算法，成功地跨越了 3D 生成模型领域差距，提高了文本 - 图像对应性，真实性，生成图像的多样性，以及感知深度
PDFa year ago
CVPR重新思考面部防欺诈领域通用性问题：可分性和对齐
本文研究人脸反欺诈（FAS）模型在领域差异上的泛化问题，提出可使不同领域的实况到欺诈的过渡轨迹相同而达到域可分性和域不变分类器的 FAS 策略，即 SA-FAS，并在跨领域 FAS 数据集上展示其卓越性能。
PDFa year ago
CVPREv-TTA: 事件驱动物体识别的测试时间适应
Ev-TTA 是一种简单而有效的测试时间适应算法，通过使用受事件的时空特征启发的损失函数调整预先训练的分类器，解决了现有基于事件的识别算法在极端情况下性能下降的问题。
PDF2 years ago
CVPR跨领域人体网格重建的双层在线适应
本文研究了将预先训练的人体网格重建模型适应于域外流视频的新问题，提出了使用名为 BOA 的新训练算法来动态微调源模型，从而缓解域间差距，避免 2D 和时间约束之间的冲突。在人体网格重建基准测试中，展示了 BOA 领先于其他算法的最新成果。
PDF3 years ago
CVPR通用人员再识别的样式归一化和还原技术
本文提出了一种用于人物 ReID 的通用框架，通过引入 Style Normalization and Restitution (SNR) 模块，通过实例规范化 (IN) 过滤样式变化 (如照明，颜色对比度), 并从中提取出具有区分能力的信
PDF4 years ago