UDA

Flutter App Run卡在Running Gradle task 'assembleDebug'...

配置Flutter开发环境，根据网上的教程安装IDE，SDK、各种插件和依赖包手机：VIVOX21UDA开发工具：AndroidStudio3.6.2Flutter：1.17.0channelbetaJavaJDK

JerrySmurfs·2024-02-20 21:10

Cassandra 命令大全

集群管理5.权限管理6.其他高级功能7.条件查询与聚合操作8.索引管理9.用户权限和角色管理10.安全性相关设置11.一致性级别控制12.用户定义类型(UDTs)13.用户定义函数(UDFs)和聚合函数(UDA

极致人生-010·2024-02-06 18:26

作业帮基于 DolphinScheduler 的数据开发平台实践

其中批计算任务运行在UDA数据开发平台，支持任务全链路的开发场景：开发、调试、环境隔离、运维、监控。

DolphinScheduler社区·2024-01-16 03:46

【domain gap 含义】

二、解决办法1.无监督域自适应（UDA）缩小domaingap2.对抗的方法3.自训练的方法总结前言学习的一个新的知识点**domaingap**一、domaingap是什么？

fyc300·2024-01-11 04:48

语义分割无监督、半监督学习

无监督域适应（UDA）试图解决这一问题。最近的研究表明，自我训练是一种有效的方法。然而，现有的方法很难平衡可伸缩性和

Valar_Morghulis·2024-01-09 14:36

【域适应十三】2023-CVPR Patch-Mix Transformer for Unsupervised Domain Adaptation: A GamePerspective

1.motivation最近，很多工作致力于利用视觉转换器(ViT)来完成具有挑战性的无监督域适应(UDA)任务。它们通常采用ViT中的CrossAttention进行直接的域对齐（CDTrans）。

羊驼不驼a·2023-12-24 16:13

【最优传输二十八】Reusing the Task-specific Classifier as a Discriminator:Discriminator-free Adversarial Dom

1.motivation现有的对抗性UDA方法通常采用额外的鉴别器来与特征提取器进行最小-最大博弈。然而，这些方法大多未能有效利用预测的判别信息，从而导致生成器的模式崩溃。

羊驼不驼a·2023-12-24 16:13

【prompt一】Domain Adaptation via Prompt Learning

1.Motivation当前的UDA方法通过对齐源和目标特征空间来学习域不变特征。这种对齐是由诸如统计差异最小化或对抗性训练等约束施加的。然而，这些约束可能导致语义特征结构的扭曲和类可辨别性的丧失。

羊驼不驼a·2023-12-24 16:11

linux 查看emmc分区表_Linux和Uboot下eMMC boot分区读写

1.eMMC的分区大部分eMMC都有类似如下的分区，其中BOOT、RPMB和UDA一般是默认存在的，gpp分区需要手动创建。

justride·2023-11-28 17:27

从育碧、工业光魔归来，做原创国漫！20年动画人徐健的CG路

上海优塔数码（UDA）创始人徐健，已经在CG行业摸爬滚打了20年。

Renderbus瑞云渲染农场·2023-11-28 03:49

论文阅读：xMUDA: Cross-Modal Unsupervised Domain Adaptationfor 3D Semantic Segmentation

题目：xMUDA：跨模态无监督域自适应的3D语义分割来源：2020CVPR重点和自己的理解（加粗）表示，如有不对欢迎探讨，其余主要是翻译~0、引言无监督域适应(UDA)对于解决新域中缺少注释的问题至关重要

shiyueyueya·2023-11-10 09:24

paper总结（8）FlexMatch: Boosting Semi-Supervised Learning with Curriculum Pseudo Labeling

FixMatch和其他流行的SSL算法(如伪标记和无监督数据增强(UDA))的缺点是，它们依赖固定的阈值来计算无监督损失，只使用预测置信度高于阈值的无标记数据。

Deep_Dreamer·2023-11-04 10:44

UDA半监督学习论文【终于说清楚了系列3】

UDA:UnsupervisedDataAugmentationforConsistencyTraining文章发表于NeurIPS2020半监督方法的目是充分利用少量的有标数据以及大量的无标数据。

米米不多·2023-11-01 20:57

CVPR 2022 | 小鹏汽车联合石溪大学提出基于Transformer的安全域适应

摘要在本文中，作者提出了一种新的UDA解决方案SSRT(SafeSelf-RefinementforTransformer-baseddomainadaptation)。

TechBeat人工智能社区·2023-09-25 10:40

数据不平衡的常用处理方法

目录数据不平衡处理常见处理方法1.欠采样（下采样、Under-sampling、US）2.过采样（上采样、over-sampling）3.模型算法评价指标NLP数据增强1.UDA(UnsupervisedDataAugmentation

快乐小码农·2023-09-25 09:19

2309d自定义属性

原文D中的用户定义属性(UDA)主要用来编译时反省.它允许你用编译时元数据标记声明,然后其他代码可在编译时从中检查这些元数据.如命令行选项解析代码,传递"--help"选项时,它会打印出自动生成的帮助文本

fqbqrr·2023-09-13 04:59

【计算机视觉 | 目标检测】目标检测常用数据集及其介绍（十五）

文章目录一、STNPLAD(STNPowerLineAssetsDataset)二、Satlas三、StreetDataset四、UAVVaste五、UDA-CH(UnsupervisedDomainAdaptationonCulturalHeritage

旅途中的宽~·2023-09-10 02:02

半监督UDA：学习笔记

解释过程：NLP系列之文本分类（一）：数据增强(EDA+对抗训练)/数据去噪/类别不平衡/半监督学习UDA/模型轻量化-知乎算法：样本不均衡处理训练过程：

风路丞·2023-09-09 18:39

黑猫带你学eMMC协议第30篇：eMMC的boot mode和boot operation详解

直接写到UDA区域

黑猫学长呀·2023-08-21 06:28

开启想象翅膀：轻松实现文本生成模型的创作应用，支持LLaMA、ChatGLM、UDA、GPT2等模型，开箱即用

开启想象翅膀：轻松实现文本生成模型的创作应用，支持LLaMA、ChatGLM、UDA、GPT2等模型，开箱即用1.介绍TextGen实现了多种文本生成模型，包括：LLaMA、ChatGLM、UDA、GPT2

·2023-08-15 18:03

开启想象翅膀：轻松实现文本生成模型的创作应用，支持LLaMA、ChatGLM、UDA、GPT2、Seq2Seq、BART、T5、SongNet等模型，开箱即用

开启想象翅膀：轻松实现文本生成模型的创作应用，支持LLaMA、ChatGLM、UDA、GPT2、Seq2Seq、BART、T5、SongNet等模型，开箱即用TextGen:ImplementationofTextGenerationmodels1

汀、人工智能·2023-08-12 14:00

Linux-ASoC驱动归纳总结：

Linux-ASoC驱动归纳总结：（1）CODEC驱动：由内核源代码sound/soc/codecs/uda134x.c实现,功能如下：A：snd_soc_codec结构体是对

倚天神剑·2023-07-25 03:25

FixMatch半监督学习论文【终于说清楚了系列4】

前情回顾，半监督和UDA半监督方法的目是充分利用少量的有标数据以及大量的无标数据。为了充分

米米不多·2023-07-25 01:23

textgen教程（持续更新ing...）

includeLLaMA,BLOOM,GPT2,BART,T5,SongNetandsoon.文本生成模型，实现了包括LLaMA，ChatGLM，BLOOM，GPT2，Seq2Seq，BART，T5，UDA

诸神缄默不语·2023-06-24 08:56

无监督域适应（UDA）（3）

本帖介绍基于bi-classifieradversariallearning的改进。一、动机模型训练在两个步骤之间交替进行:(I)约束两个分类器的学习，以最大化未标记目标域数据的预测差异;(II)约束特征提取器的学习，以最小化这种差异。尽管这种方法是一种优雅的表述，但它有一个基本的限制:最大化和最小化分类器差异对目标域来说不是类判别的，最终会导致次优的适应模型。为了解决这一问题，一种新的类判别对抗

苗妮·2023-06-21 13:05

arm9+linux s3c2440 uda1341声卡驱动与madplay播放器移植

----------------------------------------------------------------------------------------主机操作系统：centos6.7交叉编译器版本：arm-linux-gcc-4.5.4开发板平台：fl2440linux内核版本：Linux-3.0Author:shaocongshuai------------------

柯利南·2023-06-18 17:03

谷歌惊艳的无监督数据增强方法--Unsupervised Data Augmentation for Consistency Training

UnsupervisedDataAugmentationforConsistencyTraining文章地址：https://arxiv.org/pdf/1904.12848v2.pdf相关代码:https://github.com/google-research/uda

静夜寒风·2023-04-21 09:16

RTD1619B U-boot 烧录升级方法

组合键然后给设备上电输入h命令进入传输状态,然后通过串口Ymodem模式发送RTD1619B_hwsetting_BOOT_xxx_final.bin文件3.输入d命令进入传输状态,通过串口Ymodem模式发送uda_emmc.bind.bin

观海yangquan·2023-04-19 01:55

（元迁移学习）《Meta-Transfer Learning for Few-Shot Learning》论文总结

文章目录Meta-TransferLearningforFew-ShotLearning一、先验知识1.迁移学习1）迁移学习概念2）领域自适应3）UDA（无监督领域自适应）4）基于MMD的邻域自适应方法

travis_cloud·2023-04-09 23:24

UDA（Unsupervised Data Augmentation 无监督数据增强）

Google在2019年提出了UDA方法（UnsupervisedDataAugmentation无监督数据增强），这是一种半监督学习方法。

南朝容止·2023-03-22 08:06

linux内核声卡管理,浅析linux 2.6.30.4内核中uda134x声卡驱动源码 - audio和bluetooth

文件：sound/soc/s3c24xx/s3c24xx_uda134x.cstaticint__inits3c24xx_uda134x_init(void){returnplatform_driver_register

勃加蕊·2023-03-15 14:18

Semantic Consistent UnsupervisedDomain Adaptation for Cross-https:ModalityMedical Image Segmentation

MICCAI2021:SemanticConsistentUnsupervisedDomainAdaptationforCross-ModalityMedicalImageSegmentation摘要无监督域适应(UDA

LANG_C_·2023-02-04 09:03

有关UDE(Unsupervised Domain Expansion)以及UDA，DG的思考与调研

一.UDE,UDA以及几个其他相近概念的区别几个相似概念的区别解释：概念解释训练测试域泛化(DomainGeneralization)域泛化的目标是从多个不同但相关的域学习一个模型，该模型能很好地在未见过的域泛化

一只星期八·2023-01-29 19:30

[半监督学习] FlexMatch: Boosting Semi-Supervised Learning with Curriculum Pseudo Labeling

在FixMatch中,对所有类别使用预定义的常量阈值来选择有助于训练的未标记数据,因此无法考虑不同类别的不同学习状态和学习难度,UDA也是如此.为解决这个问题,提出了课程伪标签(CurriculumPseudoLabeling

码侯烧酒·2023-01-18 20:06

论文笔记&&网络复现：Learning to Adapt Structured Output Space for Semantic Segmentation

最近阅读了一篇论文，介绍了一个语义分割中比较小众的研究方向——域自适应（UnsupervisedDomainAdaptation，UDA）。

ZwaterZ·2023-01-14 23:51

Domain Adaptation via Prompt Learning论文解读

摘要部分无监督域自适应（UDA）旨在将从注释良好的源域学习到的模型自适应到只给出未标记样本的目标域。当前的UDA方法通过对齐源和目标特征空间来学习域不变特征。

yeeeeeeeeeeees·2023-01-14 12:59

ACM MM 2022 | 浙大提出BiSMAP：语义分割UDA 新SOTA

有预训练，460多m。来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/547671620BidirectionalSelf-TrainingwithMultipleAnisotropicPrototypesforDomainAdaptiveSemanticSegmentationYuleiLu,YaweiLuo,LiZhang,ZheyangLi,YiYang,JunXiao(AC

AI视觉网奇·2023-01-09 18:43

医学图像多模分割论文列表2

UnsupervisedAdaptationofPoint-CloudsandEntropyMinimizationforMulti-ModalCardiacImageSegmentation图像种类：MRI、CT目标器官：心脏模型目标：心脏分割，跨模态适应关键词：域迁移，对抗学习方法：提出了一种用于多模态心脏图像分割的新UDA

胖头猫·2022-12-22 09:10

MixMatch、UDA、ReMixMatch、FixMatch

本文转自：【半监督学习】MixMatch、UDA、ReMixMatch、FixMatch半监督学习（Semi-SupervisedLearning，SSL）的SOTA一次次被Google刷新，从MixMatch

疯子_Zhang·2022-12-21 21:44

Meta Correction: Domain-aware Meta Loss Correction for Unsupervised Domain Adaptation in Semantic Se

发表在CVPR2021，应该是目前UDA语义分割最好结果，GT5–>CitySpc

weixin_43673376·2022-12-20 18:53

论文笔记---Group-aware Label Transfer for Domain Adaptive Person Re-identification

Abstract：无监督自适应（UDA）行人重识别（ReiD）的目的是将在有标记的源域数据集上训练的模型适应于目标域数据集，而无需任何其他标记。

m0_50656961·2022-12-16 19:19

一次惨痛的debug的经历-RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered

一开始遇到这个错误，报的是我写的一个模块内的：File"/gpfs/share/home/1601111331/uda_for_convex/convex_mirror_block/convex_mirror_block.py

YongjieShi·2022-12-14 14:36

python读取csv文件内容过多，控制台打印数据不全问题阐述

.csv','r'))forrowinf:print(row)*打印在控制台的数据：我们可以清楚的看到数据不仅有残缺，而且不是我们源数据的第一行但是一行一行的读取却可以正常显示f=open('D:\\uda

做梦都坚持的信仰·2022-12-13 18:23

NLP中的数据增强：UDA、EDA

文章目录NLP数据增强1.UDA(UnsupervisedDataAugmentation)【推荐使用】2.EDA(EasyDataAugmentation)NLP数据增强1.UDA(UnsupervisedDataAugmentation

快乐小码农·2022-12-13 12:06

标注数据少的方法 —— 词汇增强

「文本增强+半监督学习」总结（从PseudoLabel到UDA/FixMatch）1.中文NER的难点（和英文的区别）和英文NER每个单词都使用空格分隔不同，中文NER是基于字的表示方法，所以一般会涉及到中文分词和中文

ywm_up·2022-12-13 12:36

Python: 你所不知道的星号 * 用法

以下内容为本人的学习笔记，如需要转载，请声明原文链接微信公众号「englyf」https://mp.weixin.qq.com/s/FHyosiG_tegF5NRUEs7UdA本文大概1193个字，阅读需花

ENG八戒·2022-12-13 01:29

M3SDA：用于多源域自适应的矩匹配

1、收集并注释了迄今为止最大的UDA数据集DomainNet，该数据集包含六个域和大约60万个图像，分布在345个类别中，解决了多源UDA研究的数据可用性差距。

一瞬にして失う·2022-12-11 02:30

文本半监督学习基础模型理解及UDA模型代码目录

2021SC@SDUSC半监督学习有两个样本集,一个有标记,一个没有标记.分别记作Lable={(xi,yi)},Unlabled={(xi)}.并且数量上,L<

brave_Wei·2022-12-05 09:49

我对WiCoNet，DCFAM，UDA Transformer的理解

一、WiCoNetLooking_Outside_the_Window：Wide-ContextTransformerfortheSemanticSegmentationofHigh-ResolutionRemoteSensingImages用于高分辨率遥感图像语义分割的宽上下文转换器发文单位：国防科技大学发表日期：2022.4.18数据集：有用到PotsdamCode:code刊名：IEEETR

像梦一样自由al·2022-12-05 09:41

#今日论文推荐# CVPR 2022 | DAFormer：使用Transformer进行语义分割无监督域自适应的开篇之作

在无监督域适应(UDA)中研究了这一过程。尽管有大量的方法提出了新的适应策略，但它们大多是基于比较经典的网络架构。由于目前网络结构的影响尚未得到系统的研究，作者首

wwwsxn·2022-12-02 20:29

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