single-source domain generalization | BriefGPT

关键词single-source domain generalization

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FIESTA: 基于傅里叶变换的不确定性引导下的语法增强方法，用于提升医学图像分割的领域通用性
本文提出一种基于 Fourier 的语义增强方法 FIESTA，利用不确定性指导增强过程，通过操纵频率域中的振幅和相位组件来增强医学图像分割的基本目标，在单源域通用性的背景下，通过调整有意义的角点来引入相关变化，利用相位光谱确保结构的一致性
PDF16 days ago
CVPR面向单源域广义目标检测的无偏 Faster R-CNN
提出了一种单源域泛化的方法，通过构建结构因果模型来分析任务中的数据偏差和特征偏差，并设计了全局 - 本地转换模块和因果关注学习模块来增强算法的泛化能力。在五个场景的实验中，该方法取得了明显的改进，夜晚晴朗场景的 mAP 提高了 3.9%。
PDFa month ago
MoreStyle: 广义医学图像分割中基于傅里叶的图像重建的低频约束放松
通过引入一种数据增强的插件模块 MoreStyle，该研究通过放宽傅里叶空间中低频约束来增加图像样式的多样性，并引入对抗学习进一步扩展样式范围，并在潜在特征中找到最复杂的样式组合，从而有效地帮助实现良好的领域普适性，有潜力进一步提升一些先进
PDF4 months ago
利用 SAM 进行单源领域泛化的医学图像分割
本文介绍了一种基于 Segment Anything Model (SAM) 的单源域泛化方法，通过引入并行框架以及经过细化的分割模块对源图像进行处理，从而大大提高了泛化能力，实验结果表明该方法与其他先进的领域泛化方法相比获得了有竞争力的结
PDF6 months ago