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target class discriminability
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ICCV
基于生成的目标结构去偏置的领域自适应
本文提出了一种名为 GeT 的方法,通过学习高质量的伪标签来学习无偏的目标嵌入分布,减轻源数据偏差并增强目标类别可辨识性,进一步通过结构相似性正则化框架缓解目标类别分布偏差并提高目标类别可辨识性,实验证明我们的方法在各种领域适应设置下均有效
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a year ago
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