unsupervised domain adaption | BriefGPT

关键词unsupervised domain adaption

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ICCV基于相机驱动的无监督领域自适应行人再识别的表示学习
我们提出了一种新颖的无监督域适应方法，用于人物再识别（reID），该方法将在标记源域上训练的模型推广到未标记的目标域。我们介绍了一种基于摄像头标签的相机驱动课程学习（CaCL）框架，通过渐进地训练目标域数据集的多个子集，将知识从源域转移到目
PDF10 months ago
GeoMultiTaskNet: 利用地理坐标进行遥感非监督域自适应
提出了一种新的轻量级模型 ——GeoMultiTaskNet，使用地理坐标对源领域和目标领域进行信息对齐，采用动态类别抽样（Dynamic Class Sampling）策略来适应语义分割的损失函数，将其用于自然资源遥感图像分割，并取得了最
PDFa year ago
时间会改变一切：社交媒体分类中动态语言理解的实证研究
研究了社交媒体的 NLU，通过动态设置来讨论模型的适应性和使用无标记数据来提高模型的鲁棒性，使用基于自动编码和伪标记的无监督领域自适应和联合框架的实验证明了动态环境对分类精度的普遍负面影响，同时表现出最佳的鲁棒性。
PDF2 years ago
ECCV面部反欺诈的生成域适应
本文提出了一种基于生成领域适应的人脸防欺骗方法，利用图像翻译的方式将目标数据转换到源域风格，再通过双重的一致性约束保证良好的分类性能和语义一致性。实验证明该方法在人脸防欺骗方面的效果明显高于现有的先进算法。
PDF2 years ago
ICCV多锚点主动域适应在语义分割中的应用
该研究提出了一种多锚点主动学习策略用于语义分割无监督领域适应，以缓解手动注释的工作量，并在公共数据集上大量提高性能。
PDF3 years ago
CVPR跨域元人脸识别学习
本文提出了一种通过元学习来实现对新的未见领域进行面部识别的方法，该方法名为 “Meta Face Recognition（MFR）”，该方法利用元优化目标综合源 / 目标域转移，并通过优化多域分布来合并梯度 / 元梯度以提高泛化性能，同时提
PDF4 years ago
一种面向域不可知的无监督对抗域自适应规范化层
我们提出了一种适用于语义场景分割领域的无监督领域自适应规范化层，通过引入 Domain Agnostic Normalization 层，我们的方法在 GTA5 和 Cityscapes 数据集上均优于现有的最先进技术，并且还在 Apoll
PDF6 years ago