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multi-domain learning
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ICLR
多领域对抗学习
本文介绍了一种名为 MuLANN 的对抗性的多域学习方法，用于利用多个具有重叠但不同类集的数据集，在半监督设置中进行多域学习和域自适应，并通过实验验证其有效性，提高了在两个标准图像基准测试和一个新的生物图像数据集 Cell 上的表现。该方法
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5 years ago
深度可分离卷积满足学习多个视觉领域的需求
本文提出一种基于深度可分离卷积的多领域学习体系结构，以捕获不同视觉领域之间的通用结构，并介绍一个门控机制，促进不同领域之间的软共享。在 Visual Decathlon 挑战赛上，我们的方法可以取得最高分数，比现有方法所需的参数数量少 50
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5 years ago
ECCV
多领域姿态网络用于多人姿态估计和跟踪
该论文提出一种名为 MDPN 的模型，采用多源学习的方法，结合预测头微调和多分支组合，并在没有额外数据集的情况下，在 PoseTrack ECCV 2018 挑战赛中取得最佳表现。
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6 years ago
基于终身学习的跨扫描仪和协议的脑 MR 分割方法
我们提出了一种基于多领域学习的解决方案，通过使用共享卷积过滤器和领域特定批归一化层对单个卷积神经网络进行调谐，从而在不同域的数据中进行 MRI 图像结构分割，仅使用几个（约 4）标记图像就能实现性能优越。
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6 years ago
ICLR
多域和多任务学习的统一视角
本文提出了一种基于神经网络的新视角，并引入语义描述符的概念，从而将多任务学习和多域学习统一起来，并将各种经典和最新的多任务学习 / 多域学习算法解释为构建语义描述符的不同方式。通过本文的解释，可以提供一种零样本学习（ZSL）的替代方法，而且
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10 years ago
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