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visual categorization
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ECCV
视觉知识追踪
本文提出了一项新颖的任务,即追踪人类学习者在进行挑战性的视觉分类任务时不断演变的分类行为,提出了一种新的视觉知识追踪模型,并收集三个挑战性的新数据集,从而评估不同的视觉知识追踪方法的性能,结果表明我们的循环模型能够预测人类学习者在三个挑战性
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2 years ago
MM
视觉分类的无监督域扩展
本文提出一种新的任务,称为无监督域扩展(UDE),在此任务中,我们扩展了无监督域自适应(UDA)方法,并引入知识蒸馏域扩展(KDDE)作为 UDE 任务的一般方法。我们的研究表明,KDDE 比四个竞争基线更优秀,同时在源域和目标域上保持高性
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3 years ago
CVPR
AdaGraph: 通过图像统一预测和持续领域自适应
本文研究领域适应和泛化中的预测领域适应的问题,提出了一种能够通过图形利用辅助域中信息的深度学习架构,同时提出了一种简单有效的策略,能够在测试时利用流入的目标数据进行连续的领域适应,并在三个基准数据库上进行了实验证明了我们方法的价值。
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5 years ago
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