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WWWMCFEND：面向中文假新闻检测的多源基准数据集
我们构建了中国首个多源虚假新闻检测基准数据集 MCFEND，该数据集由来自多种社交平台、消息应用和传统在线新闻机构的新闻组成，并且这些新闻已经经过了全球 14 个权威事实核查机构的事实核查。我们对现有的多种中国虚假新闻检测方法在我们提出的数
PDF4 months ago
MeTA: 多源测试时间适应
测试时间自适应是将预训练的源模型无监督地适应到每个测试数据批次（无需大量测试数据，无法访问源数据）的过程，本研究提出了首个完全无监督的多源测试时间自适应框架（MeTA），它通过优化组合权重适应于测试数据分布，并只更新与目标数据最相关的源模型
PDF6 months ago
多源时间序列领域适应中的基于提示的领域判别
我们提出了一种名为 POND 的深度学习模型，专门用于多源时间序列领域适应性，通过实验验证表明，我们的 POND 模型在 F1 得分上超过现有方法高达 66%。
PDF6 months ago
MS3D: 三维对象检测中基于多个检测器的无监督域自适应
提出了一种新的自我训练管道 MS3D，用于无监督领域适应的 3D 目标检测，其使用不同的预训练探测器结合时间信息生成高质量的伪标签进行微调。使用我们提出的核密度估算（KDE）盒融合方法来融合来自多个域的盒子提议，以获得超过最佳源域探测器性能
PDFa year ago
多源标注下医学图像分割学习协议
本文提出了一种新的基于不确定性引导的多源标注网络（UMA-Net）用于从多个标注中直接学习医学图像分割，UMA-Net 由 UNet、一个注释不确定性估计模块（AUEM）和一个质量评估模块（QAM）组成，实验结果证明 UMA-Net 优于现
PDFa year ago
$μ\text {KG}$: 适用于多源知识图谱嵌入与应用的库
这篇论文介绍了一个名为 μKG 的 Python 开源库，用于知识图谱的表示学习，可以支持多源知识图谱的联合表示学习（和单个知识图谱），多个深度学习库（PyTorch 和 TensorFlow2），多种嵌入任务（链接预测，实体对齐，实体类型
PDF2 years ago
ACLMuCGEC: 用于中文语法纠错的多参考、多来源评估数据集
该论文提出了 MuCGEC，一种多参考，多资源的评估数据集，旨在中文语法错误纠正（CGEC）研究领域中提供一个丰富的数据来源，同时也讨论了 CGEC 评估方法以及提出的方法能够达到具有竞争性的基准表现。
PDF2 years ago
AAAI多源交叉领域分类中基于领域特定分布和分类器的对齐
本文提出了一个两阶段的框架，用于多源无监督域适应问题，该问题包含了来自多个不同数据源的标记数据。该框架通过在多个特定特征空间中对每对源和目标域的分布进行对齐，以及利用领域特定的决策边界对分类器的输出进行对齐，以解决域内不变表示对于所有域的提
PDF2 years ago
ICCV在自适应目标检测中寻求相似性优于差异性：基于相似性的领域对齐
提出了一个广义的 Unsupervised Domain Adaptation 框架，基于此直接实现了 ViSGA 算法，通过视觉相似性分组来聚合特征，并基于对抗训练进行群体对齐，并将其应用在多源数据集中，在 Sim2Real 和 Adve
PDF3 years ago
CVPR无监督多源领域自适应用于人员再识别
本文提出了一种多源领域自适应人员重识别方法，并从特定领域和融合视角两个方面入手，引入了矫正特定领域批处理归一化和基于图卷积网络的多领域信息融合模块，从而使得该方法在大规模检验集上超越现有的无监督领域自适应人员重识别方法，且可达到监督方法的性
PDF3 years ago
CVPR通过基于记忆的多源元学习进行学习，以便在看不见的领域中进行个人重新识别
本文提出了 Memory-based Multi-Source Meta-Learning (M$^3$L) 框架，通过引入元学习策略和基于内存的非参数分类器，以及 Meta Batch Normalization Layer (MetaB
PDF4 years ago
DAugNet：卫星图像语义分割的无监督、多源、多目标和终身域适应
提出了一种新方法 DAugNet，用于无监督的多源、多目标、终身领域自适应卫星图像分类，包括分类器和数据增强器，增强器可以在多个卫星图像之间执行风格转换，每次训练迭代提供分类器多样化的数据，使其对不同的领域数据分布具有鲁棒性，该方法明显优于
PDF4 years ago
AAAI视觉情感分类的多源域适应
本文提出了一种多源领域自适应方法，称为多源情感生成对抗网络（MSGAN），用于视觉情感分类，通过循环一致性对抗性学习以端到端的方式，MSGAN 可以学习找到一个统一的情感潜在空间，其中来自源域和目标域的数据共享类似的分布。对四个基准数据集进
PDF4 years ago
AAAI多源蒸馏领域自适应
该论文提出了一种新的多源蒸馏领域自适应（MDDA）网络，该网络考虑了多个源和目标之间的不同距离以及源样本与目标样本的不同相似性，通过预先训练源分类器、将目标映射到每个源的特征空间、选择最近的源样本进行微调和使用不同的域权重对不同预测进行聚合
PDF5 years ago
ICCVMixMatch 领域自适应：VisDA 2019 挑战赛两个领域的获奖解决方案
本文介绍了一个可用于多源和半监督设置中的领域自适应 (DA) 系统。使用提出的方法，我们在 VisDA 2019 挑战赛的多源轨道上获得第二名，在半监督轨道上获得第三名。该方法的源代码可以在指定的网址上获得。
PDF5 years ago
基于注意力融合的多源人体图像生成
我们提出了一个通用的人像生成任务的泛化方法，通过目标姿势和一组源外观图像生成一个人像，基于本地关注机制选择不同源图像区域的相关信息，避免了为每个特定的 X 基数构建特定生成器的必要性，并通过实证评估验证了在多源环境中解决人像生成问题的实用性
PDF5 years ago
医学影像领域自适应和泛化的有力基础
本研究在医学成像中提供了多源、多目标域适应和泛化问题的强大基准，通过使用 10 个不同胸透数据集的多样性集合，我们实证演示了在训练医学成像深度学习模型应用于不同病人群体的好处，以用于样本外的域泛化。
PDF5 years ago
使用多源 Tacotron 和 WaveNet 的文本转语音和声音转换联合训练框架
我们提出了一种使用 Tacotron 的扩展模型体系结构，将其作为文本到语音（TTS）任务和语音转换（VC）任务的共享模型进行训练。通过使用多源序列到序列模型作为共享模型，我们可以分别根据输入类型完成这两个不同的任务。使用预测的 mel-s
PDF5 years ago
多源 Transformer 解码器输入组合策略
本研究针对 Transformer 架构的编码器 - 解码器注意力机制，提出了四种不同的输入组合策略 (serial, parallel, flat, and hierarchical) 用于多源多模态翻译和具有多个源语言的翻译任务，结果表
PDF6 years ago
EMNLP多源句法神经机器翻译
提出了一种新颖的多源技术，利用线性化的解析将源语法合并到神经机器翻译中，通过使用单独的编码器将相同源语句的顺序和解析版本相结合，然后使用分层注意机制将结果表示组合，该模型在 WMT17 英德任务上比 seq2seq 和基线解析模型都有超过
PDF6 years ago