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通过最优传输对一个模型在未知领域的测试性能进行评估
利用仅在测试时可用的信息（如模型参数、训练数据或其统计信息以及未标记的测试数据），我们提出了一种基于最优输运的测度，与机器学习模型在未知领域的性能高度相关，并且高效可计算。通过对常用基准数据集及其损坏数据进行广泛的经验评估，证明了我们的测度
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2 months ago
适应性特征融合神经网络用于未见过的眼底图像青光眼分割
我们提出了一种名为自适应特征融合神经网络 (AFNN) 的方法，用于未知领域的青光眼分割，该方法由三个模块组成：域适配器、特征融合网络和自监督多任务学习。我们的方法在四个公共青光眼数据集上取得了有竞争力的性能。
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3 months ago
揭示可普遍适用的深伪冒检测中的常见不一致性
我们提出了一种基于帧不一致性的检测方法，通过捕捉真假视频之间普遍存在的不一致性来区分跨多个领域的真实和伪造视频的时域一致性，实验证明了我们方法在未见过的 Deepfake 领域具有泛化能力。
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8 months ago
将自监督表示适应多领域设置
提出了一种通用、轻量级的领域解缠模块（DDM），用于在多个不同领域进行自我监督编码器的表示学习，具有更好的泛化性能。
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10 months ago
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