Abstract The recent success of deep neural networks relies on massive amounts of labeled data. For a target task where labeled data is unavailable, domain adaptation can transfer a learner from a different source domain. In this paper, we propose a n…

论文题目:<Domain Adaptation via Transfer Component Analysis> 论文作者:Sinno Jialin Pan, Ivor W. Tsang, James T. Kwok and Qiang Yang 论文链接:https://www.cse.ust.hk/~qyang/Docs/2009/TCA.pdf 会议期刊:IJCAI 2009 / IEEE Transactions on Neural Networks 2010 简介 领域自适应(Dom…

领域自适应问题一般有两个域,一个是源域,一个是目标域,领域自适应可利用来自源域的带标签的数据(源域中有大量带标签的数据)来帮助学习目标域中的网络参数(目标域中很少甚至没有带标签的数据).领域自适应如今是迁移学习的一个火热分支. CVPR2018 Residual Parameter Transfer for Deep Domain Adaptation CVPR2018 Residual Parameter Transfer for Deep Domain Adaptation 这篇文章给出的是…

paper链接:https://arxiv.org/pdf/1812.09953.pdf code链接:https://github.com/YangZhang4065/AdaptationSeg 摘要: 在过去的5年里面,卷积神经网络在语义分割领域大获全胜,语义分割是许多其他应用的核心任务之一,这其中包括无人驾驶.增强现实.然而,训练一个卷积神经网络需要大量的数据,而对于这些数据的收集和标注是极其困难的.计算机图形学领域的最新研究进展使得利用计算机生成的注释在接近真实照片的合成图像上训练CNN…

1 所选论文 论文题目: <Unsupervised Domain Adaptation with Residual Transfer Networks> 论文信息: NIPS2016, Mingsheng Long, Han Zhu, Jianmin Wang, Tsinghua University 论文:http://papers.nips.cc/paper/6110-unsupervised-domain-adaptation-with-residual-transfer-networ…

转自:http://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/54426101 一.Domain adaptation 在开始介绍之前,首先我们需要知道Domain adaptation的概念.Domain adaptation,我在标题上把它称之为域适应,但是在文中我没有再翻译它,而是保持它的英文原意,这也有助于我们更好的理解它的概念. Domain adaptation的目标是在某一个训练集上训练的模型,可以应用到另一个相关但不相同的测试集上.…

论文地址:在长短时记忆中学习内在的稀疏结构 论文代码:https://github.com/wenwei202/iss-rnns 引用格式:Wen W, He Y, Rajbhandari S, et al. Learning intrinsic sparse structures within long short-term memory[C]. nternational Conference on Learning Representations, 2018. 摘要 模型压缩对于递归神经网络…

Faster R-CNN论文翻译   Faster R-CNN是互怼完了的好基友一起合作出来的巅峰之作,本文翻译的比例比较小,主要因为本paper是前述paper的一个简单改进,方法清晰,想法自然.什么想法?就是把那个一直明明应该换掉却一直被几位大神挤牙膏般地拖着不换的选择性搜索算法,即区域推荐算法.在Fast R-CNN的基础上将区域推荐换成了神经网络,而且这个神经网络和Fast R-CNN的卷积网络一起复用,大大缩短了计算时间.同时mAP又上了一个台阶,我早就说过了,他们一定是在挤牙膏. F…

R-CNN论文翻译 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 用于精确物体定位和语义分割的丰富特征层次结构 2017-11-29 摘要         过去几年,在权威数据集PASCAL上,物体检测的效果已经达到一个稳定水平.效果最好的方法是融合了多种图像低维特征和高维上下文环境的复杂结合系统.在这篇论文里,我们提出了一种简单并且可扩展的检测算法,可以将mAP在VOC2012最…

SSD英文论文翻译 SSD: Single Shot MultiBoxDetector 2017.12.08    摘要:我们提出了一种使用单个深层神经网络检测图像中对象的方法.我们的方法,名为SSD,将边界框的输出空间离散化为一组默认框,该默认框在每个特征图位置有不同的宽高比和尺寸.在预测期间,网络针对每个默认框中的每个存在对象类别生成分数,并且对框进行调整以更好地匹配对象形状.另外,网络组合来自具有不同分辨率的多个特征图的预测,以适应处理各种尺寸的对象.我们的SSD模型相对于需要region…