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FedSODA：组织病理分割的联邦交叉评估和动态聚合
提出了一种用于组织病理学核和组织分割的新颖联邦学习方法 FedSODA，使用合成驱动的交叉评估操作和动态分层聚合，通过减少样本不平衡和异质性以增强泛化能力。
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7 months ago
解耦 DETR 用于少样本目标检测
本文提出了一种改进的 FSOD 模型来解决样本不均衡和特征传播不足的问题，通过解耦基类和少样本类的参数以及引入编码器和解码器之间的跳跃连接，构建一个统一解码器模块，能够动态融合解码器的中间层作为输出特征，实验结果显示，在 PASCAL VO
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8 months ago
KESDT：知识增强的浅层和深度 Transformer 用于检测药物不良反应
通过在转换器模型中采用领域关键词的浅层融合和同义词集合的深层融合，并使用聚焦损失函数来训练模型，我们提出了知识增强的浅层和深层转换器 (KESDT) 模型用于不良药物反应 (ADR) 的检测，并在 TwiMed、Twitter 和 CADE
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a year ago
CVPR
无监督领域自适应的动态加权学习
本文提出动态加权学习（DWL）的方法，通过引入对齐度和可辨识度的权重动态调整，解决视域不匹配和可辨性消失的负面转移问题，并通过样本加权解决跨域样本分布不平衡问题，从而在多个基准数据集中表现出极好的性能。
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3 years ago
基于校准的域不变学习技术用于高通用性的大规模个体重识别
提出了一种基于敌对领域不变特征学习框架 (ADIN) 的方法，该方法利用视频时间戳和相机索引等 “免费” 注释来明确地学习将身份相关特征与具有挑战性的变化分离，进而取得了显著的直接跨数据集的迁移性能，更好地衡量了大规模 ReID 方法的可推
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5 years ago
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