Adaptation)

开放集域适应文献阅读三

SeparatetoAdapt:OpenSetDomainAdaptationviaProgressiveSeparation1问题与挑战2本文贡献3方法3.1OSDA3.2SeparatetoAdapt3.3
iQoMo·2022-11-20 15:34

Open Set Domain Adaptation 开集领域适应

1.Motivation2017年ICCV上发表了一篇题为OpenSetDomainAdaptationOpenSetDomainAdaptationOpenSetDomainAdaptation[1]
Pr4da·2022-11-20 15:01

用于跨域变化检测的端到端监督域适应框架

AnEnd-to-endSupervisedDomainAdaptationFrameworkforCrossDomainChangeDetection文献代码摘要：变化检测是遥感图像分析中一项至关重要但极具挑战性的任务
赫瑟尔·2022-11-20 15:01

开放集域适应文献阅读一

OpenSetDomainAdaptation开集域适应1本文贡献2方法2.1无监督开集域适应2.2半监督开集域适应2.3学习source到target的映射3小结参考文献1本文贡献将开集的概念引入到域自适应问题中
iQoMo·2022-11-20 15:29

HLA-Face Joint High-Low Adaptation for Low Light Face Detection

文章目录HLA-Face:JointHigh-LowAdaptationforLowLightFaceDetection（HLA-Face联合高低自适应微光人脸检测）0Abstract1Contribution2JointAdaptationforDarkFaceDetection2.1Motivation2.2BidirectionalLow-LevelAdaptationBrightening
李劭卓保护美好一切·2022-11-20 06:27

CVPR2021目标检测论文

CategoricalDepthDistributionNetworkforMonocular3DObjectDetection3.ST3D:Self-trainingforUnsupervisedDomainAdaptationon3DOb
舒心远航·2022-11-19 20:17

pytorch学习笔记：Dropout层之torch.nn.Dropout

出自论文：[Improvingneuralnetworksbypreventingco-adaptationoffeaturedetectors]为什么有效？
coder1479·2022-11-19 18:13

论文笔记：Semi-supervised Domain Adaptation based on Dual-level Domain Mixing for Semantic Segmentation

Semi-supervisedDomainAdaptationbasedonDual-levelDomainMixingforSemanticSegmentation最近在看CVPR2021的DomainAdaptation
Maoshuyi·2022-11-19 17:09

计算机视觉论文-2021-07-16

直达笔记地址：机器学习手推笔记（GitHub地址）1,TITLE:ApplyingTheCaseDifferenceHeuristictoLearnAdaptationsfromDeepNetworkFeaturesA
SophiaCV·2022-11-19 15:27

mnist手写数字识别+dropout+weight_decay提升test精度到0.99

2012年，Hinton等人在《Improvingneuralnetworksbypreventingco-adaptationoffeaturedetectors》论文中首次提出Dropout，并在随后的比赛中用到了
黑夜里游荡·2022-11-19 09:54

Minimum Class Confusion for Versatile Domain Adaptation论文笔记

MinimumClassConfusionforVersatileDomainAdaptation1动机阐明2方法介绍概率缩减类相关性不确性度量类正则化最小化类混淆度参考文献关键词：域适应（DomainAdaptation
__init__:·2022-11-19 07:23

【论文解析】病理有丝分裂检测领域适应问题

原文标题及链接：Assessingdomainadaptationtechniquesformitosisdetectioninmulti-scannerbreastcancerhistopathologyimages
TianleiShi·2022-11-19 03:28

paper report: 调研self-ensembling相关文章

Weight-averagedconsistencytargetsimprovesemi-superviseddeeplearningresultsSelf-ensemblingforvisualdomainadaptation
Frank_Zhang2ff·2022-11-17 07:29

dropout层

然而Hinton在2012年文献：《Improvingneuralnetworksbypreventingco-adaptationoffeatured
小小小~·2022-11-16 01:12

论文阅读 MAML (Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks)

Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworksMAML论文阅读摘要介绍模型不可知元学习元学习问题定义模型不可知元学习算法MAML种类监督回归和分类强化学习总结
孙敬博·2022-11-15 17:44

2021-2022 机器学习结语（李宏毅

output的长度可以是不一样的，进阶主题：让机器学会创造：generativemodel利用没有标注的资料、现在最热门的selfsupervisedlearning训练和测试资料不匹配、domainadaptationmachinelearning
linyuxi_loretta·2022-11-14 07:54

【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览 第241期】Wed, 1 Dec 2021

showingfirst100of112entries)Totally100papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputerVisionPapersUnsupervisedDomainAdaptation
hitrjj·2022-11-12 09:56

cross-domin学习

参考：【迁移学习】DomainAdaptation系列论文解析（不断更新中）-知乎同任务但不同domain数据的统一模型transferlearning和crossdomain有怎样的联系？
qq_478377515·2022-11-07 10:06

从近年顶会论文看领域自适应（Domain Adaptation）最新研究进展

©PaperWeekly原创·作者|张一帆学校|中科院自动化所博士生研究方向|计算机视觉DomainAdaptation即在源域上进行训练，在目标域上进行测试。
PaperWeekly·2022-11-04 11:57

2020 Domain Adaptation 最新论文：插图速览（一）

2020DomainAdaptation最新论文：插图速览（一）|SemanticSegmentation|PersonRe-identification|目录2020DomainAdaptation最新论文
Phoenixtree_DongZhao·2022-11-03 08:35

SAC:简单高效的域自适应语义分割自监督方法（CVPR2021语义分割）

https://arxiv.org/abs/2105.00097代码下载地址：https://github.com/visinf/da-sac0.动机无监督的域自适应（Unsuperviseddomainadaptation
CV365·2022-10-19 07:27

凸面镜反射场景的无监督预适应语义分割

最近，我们组的关于凸面镜反射场景无监督域适应语义分割的工作《UnsupervisedDomainAdaptationforSemanticSegmentationofUrbanStreetScenesReflectedbyConvexMirrors
YongjieShi·2022-10-19 07:53

TIP2021/UDA/语义分割:Affinity Space Adaptation for Semantic Segmentation Across Domains跨域语义分割的关联空间适应

TRANSACTIONSONIMAGEPROCESSING2021:AffinitySpaceAdaptationforSemanticSegmentationAcrossDomains跨域语义分割的关联性空间适应
HheeFish·2022-10-19 07:52

UDA/语义分割/ICCV2021:Dual Path Learning for Domain Adaptation of Semantic Segmentation语义分割领域自适应的双路径学习

UDA/语义分割/ICCV2021:DualPathLearningforDomainAdaptationofSemanticSegmentation语义分割领域自适应的双路径学习0.摘要1.概述2.相关工作
HheeFish·2022-10-19 07:22

语义分割/UDA-Bidirectional Learning for Domain Adaptation of Semantic Segmentation语义分割领域适应的双向学习

BidirectionalLearningforDomainAdaptationofSemanticSegmentation语义分割领域适应的双向学习0.摘要1.概述2.相关工作3.方法3.1.双向学习
HheeFish·2022-10-19 07:51

北大研究团队提出凸面镜反射场景语义分割UDA，超越基线10个点！

最近，来自北京大学的研究团队提出凸面镜反射场景无监督域适应语义分割算法《UnsupervisedDomainAdaptationforSemanticSegmentationofUrbanStreetScenesReflectedbyConvexMirrors
YongjieShi·2022-10-19 07:12

GCAN: Graph Convolutional Adversarial Network for Unsupervised Domain Adaptation

【论文笔记】用于无监督领域自适应的图卷积对抗网络GCAN:GraphConvolutionalAdversarialNetworkforUnsupervisedDomainAdaptation摘要介绍相关工作图卷积对抗网络实验
十月十二日·2022-10-18 07:29

DW-GAN训练代码

学习了2021年CVPR去雾赛道冠军DWT，这篇论文引入了一种使用二维离散小波变换的新型去雾网络DW-GAN，使用双分支网络来解决雾度分布复杂和过拟合问题，在DWT分支中利用小波变换，在knowledgeadaptation
碳水大炸弹·2022-10-06 07:20

Bidirectional Learning for Domain Adaptation of Semantic Segmentation翻译

BidirectionalLearningforDomainAdaptationofSemanticSegmentationAbstract（摘要）Domainadaptationforsemanticimagesegmentationisverynecessarysincemanuallylabelinglargedatasetswithpixel-levellabelsisexpensivea
qq_41206605·2022-09-28 10:03

跨域行人重识别（REID）Joint Disentangling and Adaptation for Cross-Domain Person Re-Identification 论文阅读与理解

01：介绍该领域02：宏观介绍本方法03：介绍本方法的具体实现04：本方法的实验论文理解01Introduction02Relatedwork03方法03.1解耦合模块3.1.1公式3.1.2跨域生成03.2域适应模块3.2.1对抗对齐（Adversarialalignment）3.2.2自训练03.3讨论与优化04实验01Introduction跨域概念介绍：训练集与测试集来源的时间、摄像头位置
shriya_·2022-09-27 07:40

基于全卷积自适应网络的图像语义分割

FullyConvolutionalAdaptationNetworksforSemanticSegmentation基于全卷积自适应网络的图像语义分割摘要AppearanceAdaptationNetworks
小白爬爬爬·2022-09-26 15:02

【ICLR2022】DECOUPLED ADAPTATION FOR CROSS-DOMAIN OBJECT DETECTION 解耦自适应用于跨域目标检测

摘要解决的问题（动机）：跨域⽬标检测⽐⽬标分类更具挑战性，因为图像中存在多个对象，并且每个⽬标在未标记的⽬标域中的位置是未知的。因此，当我们调整不同物体的特征以增强探测器的可迁移性时，前景和背景的特征很容易混淆，这可能会损害探测器的可判别性。此外，以前的⽅法侧重于类别⾃适应，但忽略了⽬标检测的另⼀个重要部分，即边界框回归的⾃适应。用什么模型或者理论（方法）：为此，我们提出了D-adapt，即解耦⾃
有味清欢xyy·2022-09-26 15:02

语义分割-CyCADA: Cycle-Consistent Adversarial Domain Adaptation.循环一致对抗领域自适应

CyCADA:Cycle-ConsistentAdversarialDomainAdaptation.0.摘要1.概述2.相关工作3.循环一致性对抗领域自适应4.实验4.1.数字数据集适应4.2.语义分割自适应
HheeFish·2022-09-26 15:01

语义分割CVPR2020-Unsupervised Intra-domain Adaptation for Semantic Segmentation through Self-Supervision

UnsupervisedIntra-domainAdaptationforSemanticSegmentationthroughSelf-Supervision:基于自监督的非监督域内自适应语义分割0.
HheeFish·2022-09-26 15:01

语义分割-FCNs in the wild: Pixel-level adversarial and constraint-based adaptation 对抗方法实现不同数据集语义分割

下载地址FCNsinthewild:Pixel-leveladversarialandconstraint-basedadaptation0.摘要1.概述2.相关工作2.1.语义分割2.2.领域自适应3
HheeFish·2022-09-26 15:00

面向语义分割的无源领域自适应

面向语义分割的无源领域自适应Source-FreeDomainAdaptationforSemanticSegmentationYuangLiu,WeiZhang*,JunWang*EastChinaNormalUniversity
AI速递·2022-09-26 15:29

[ NeurIPS 2020 ] 一叶知秋 —— 基于“单目标域样本”的领域自适应方法

的领域自适应方法引言华中科技大学、浙江大学、百度研究院新作——基于“单目标域样本”的无监督领域自适应论文《AdversarialStyleMiningforOne-ShotUnsupervisedDomainAdaptation
RoyalVane·2022-09-26 15:58

ECCV2022论文列表（中英对照）

8LearningUncoupled-ModulationCVAEfor3DAction-ConditionedHumanMotionSynthesis学习用于3D动作条件人体运动合成的非耦合调制CVAE16GenerativeDomainAdaptationforFaceAnti-Spoofing
芷年若相依·2022-09-21 13:33

Meta-Weight-Net[NIPS‘2019]：关于元学习/域自适应（meta learning/domain adaptation）优化噪声标签与类别不平衡的问题

目录研究背景一、为什么存在类别不平衡现象？二、Meta-Weight-Net[NIPS'2019]1.FocalLoss2.self-pacdlearning3.Meta-Weight-Net总结研究背景论文链接：Meta-Weight-Net:LearninganExplicitMappingForSampleWeighting.数据不平衡问题在现实世界中非常普遍。对于真实数据，不同类别的数据量
Zob_z·2022-09-06 07:43

【论文笔记】Semi-supervised Domain Adaptation via Minimax Entropy(ICCV 2019)

论文：https://arxiv.org/abs/1904.06487v5代码：http://cs-people.bu.edu/keisaito/research/MME.html1.介绍本文主要针对半监督领域自适应的场景，在分类器后加入一个分类层，用线性层中的每个类别对应的特征向量原型，与特征提取器出的样本特征向量相乘得到属于该类别的概率。利用对抗训练方式分别对分类层进行熵最大化，对特征提取器进
49号西瓜·2022-08-18 07:32

Domain Generalization by Solving Jigsaw Puzzles----论文翻译

目录AbstractIntroductionTheJiGenApproachExtensiontoUnsupervisedDomainAdaptationImplementationDetailsExperimentsPatch-BasedConvolutionalModelsforJigsawPuzzlesMulti-SourceDomainGeneralizationConclusionsAb
77荧惑77·2022-08-18 07:25

2020年计算机视觉综述论文汇总！涵盖14个方向：目标检测/图像分割/医学影像/人脸识别等方向

图像分割UnsupervisedDomainAdaptationinSemanticSegmentation:aReview标题：语义分割中的无监督
极市平台·2022-08-14 07:43

UDA/语义分割-ColorMapGAN: Unsupervised Domain Adaptation for Semantic Segmentation Using Color Mapping G

ColorMapGAN:UnsupervisedDomainAdaptationforSemanticSegmentationUsingColorMappingGenerativeAdversarialNetworksColorMapGAN
HheeFish·2022-07-28 11:56

SAP Fiori 应用 Adapt UI 动态显示或者隐藏的技术设计细节解析

FioriKeyUser正是通过点击该按钮，进入FioriUI的Adaptation模式，从而实现在屏幕上新增扩展字段的目的。
·2022-07-19 22:59

无源域适应（SFDA）方向的领域探究和论文复现（第二部分）

4.SourceDataabsentUnsupervisedDomainAdaptationthroughHypothesisTransferandLabelingTransfer\quad\quad这篇文章是上一篇文章同一个作者写的进化版
Encounter84·2022-07-17 07:10

2022TIS-Adversarial Auto-encoder Domain Adaptation for Cold-start Recommendation with Positive an...

研究动机weproposeanovelcold-startrecommendationmodelcalledAdversarialAuto-encoderDomainAdaptation(AADA),
andyham·2022-07-10 16:10

CVPR2021/邻域自适应/图像翻译-DRANet: Disentangling Representation and Adaptation Networks

CVPR2021/邻域自适应-DRANet:DisentanglingRepresentationandAdaptationNetworksforUnsupervisedCross-DomainAdaptation
HheeFish·2022-07-09 07:46

Fiori 应用通过 Adaptation Project 的增强方式分享

笔者曾经在SAP成都研究院CRMFiori开发团队工作时，担任了德国一个著名的灯具制造商客户的CRMFiori项目的devangel.当时客户提出了若干对CRMFiori标准应用的增强需求，总的来说分为前台FioriUI界面的增强(比如增添新的自定义字段)以及后台逻辑的增强。当时还处于Fiori1.0时代，还没有直接在浏览器上使用S/4HANA的KeyUsertool进行新建字段的办法，因此对于前
·2022-07-02 10:35

文献学习027--[sc]组织环境对中性粒细胞命运的共同决定作用

HighlightsNeutrophilshavevariablelifetimesintissuesNeutrophilsacquiredistinctphenotypicandfunctionalpropertiesintissuesTissue-derivedsignalsdriverapidadaptationofn
Hayley笔记·2022-06-30 09:07

Domain Adaptation for Time Series Forecasting via Attention Sharing（ICML2022）

近年来，深度神经网络在时间序列预测领域得到了越来越广泛的应用。他们成功的一个主要原因是他们能够有效地跨越多个相关的时间序列捕捉复杂的时间动态。这些深度预测的优势只有在有足够数量的数据时才开始显现。这对实践中典型的预测问题提出了挑战，在这些问题中，每个时间序列或每个时间序列的观测数量有限，或两者兼有。为了解决数据稀缺的问题，我们提出了一种新的领域适应框架——领域适应预测器(domainadaptat
西西弗的小蚂蚁·2022-06-30 07:28
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