self-supervised domain adaptation | BriefGPT

关键词self-supervised domain adaptation

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在线自监督域自适应弥合高内容成像中的泛化差距
高容量成像技术在现代药物发现和开发中起着重要作用，将机器学习模型应用于这些数据集常常面临各种挑战，我们提出了 CODA，一种在线自我监督领域适应方法，通过交叉批次自我监督来使特征提取器权重适应新域，保持任务特定模型不变，我们的结果表明该策略
PDF7 months ago
CoMaL: 条件极大似然方法实现在长尾语义分割的自监督领域适应
本研究提出了一种新的自监督域适应方法来解决长尾语义分割问题，并在 “SYNTHIA 到 Cityscapes” 和 “GTA 到 Cityscapes” 等流行的大规模语义分割基准测试中表现出比之前方法更好的性能。
PDFa year ago
CVPRPieTrack：基于合成数据训练和自监督域自适应的 MOT 解决方案
使用合成数据以及自监督领域适应方法，得到了可行的人体检测和追踪结果，并在 MOT17 中获得了 58.7 的 HOTA 分数，排名第三。
PDF2 years ago
ICCV双摄像头对齐注意力模块超分辨率
该研究提出了一种使用参考图像进行高保真图像超分辨率的新方法，针对双摄像头超分辨率进行了重点研究，其利用空间对齐操作推广了标准的基于补丁的特征匹配方法。进一步探索了 RefSR 的一种有前途的应用：双摄像头超分辨率，并构建了由智能手机主摄像头
PDF3 years ago
CVPR自监督的无监督领域内语义分割自适应
本文提出了一个两步自监督域自适应方法，以最小化域间和域内差距，首先进行模型的域间自适应，然后使用基于熵的排序函数将目标域分为易和难两部分，最终采用自监督自适应技术从易到难来降低域内差距。
PDF4 years ago