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domain shift problem
搜索结果 - 5
广义行人轨迹预测的循环对齐网络
通过使用循环对齐方法以及社交互动，我们提出了一个适用于各种未知领域的泛化行人轨迹预测模型，并在实验中展示出了其卓越的普适能力。
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4 months ago
MRI 重建的跨模态纵向联邦学习
本研究提出了基于多源数据共享的交叉模态垂直联邦学习框架，使用一种新的基于约束的特征分离方法来减轻模态差异带来的领域漂移问题，实现了多模态数据的利用和 MRI 重建的性能提升。
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a year ago
CVPR
用于可广泛推广的远程生理测量的神经元结构建模
本文介绍了一种名为 NEST 的基于神经元结构建模的无领域标签方法，用于解决远程光电容积脉搏 (rPPG) 测量任务中的领域转移问题，并在多个数据集的测试中表现出优异的通用性能。
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a year ago
ECCV
PointFix：学习修复域偏差以实现鲁棒的在线立体自适应
本文提出了一种名为 PointFix 的元学习框架辅助点选择网络方法，用于在线立体自适应，旨在解决环境变化和动态物体等问题，实验表明该方法在短期，中期和长期数据适配下均取得了最先进的性能。
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2 years ago
双进化原型网络用于广义零样本学习
本文介绍了一种名为 “双重渐进式原型网络（DPPN）” 的方法，用于解决广义零样本学习（GZSL）中的问题，包括域偏移问题、视觉代表性的跨域可转移性和类别可辨别性。DPPN 通过学习属性和类别的两种原型模式来构建视觉表征，从而逐渐提高属性定
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3 years ago
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