定义 在迁移学习中, 当源域和目标的数据分布不同 ,但两个任务相同时,这种 特殊 的迁移学习 叫做域适应 (Domain Adaptation). Domain adaptation有哪些实现手段呢? 几乎所有的手段都尝试去学习一个特征转换,使得在转换过后的特征空间上,source dataset和target dataset分布的区分度达到最小.现实世界当中这个问题又分为不同的类型:1)边缘分布相同,条件分布不同且相关2)边缘分布不同且相关,条件分布相同3)边缘分布和条件分布都不同且相关. 下

1.跨域访问页面, 需要访问后台的页面,通过后台调转 2.跨域自适应宽高   思路:通过相互嵌套,获取跨域页面的高度,通过src传回到本域,通过parent方法设置主页的iframe的高度 index.jsp 本域 var ifr_el = document.getElementById("content"); function getIfrData(data){ //console.log("index:"+data); if(oldHeight!=data){

论文从理论的角度出发,对目标检测的域自适应问题进行了深入的研究,基于H-divergence的对抗训练提出了DA Faster R-CNN,从图片级和实例级两种角度进行域对齐,并且加入一致性正则化来学习域不变的RPN.从实验来看,论文的方法十分有效,这是一个很符合实际需求的研究,能解决现实中场景多样,训练数据标注有限的情况.   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild 论

论文基于DA Faster R-CNN系列提出类别正则化框架,充分利用多标签分类的弱定位能力以及图片级预测和实例级预测的类一致性,从实验结果来看,类该方法能够很好地提升DA Faster R-CNN系列的性能   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Exploring Categorical Regularization for Domain Adaptive Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2003.09152.pdf 论文代码:h

话不多说,看代码: import { Directive, ElementRef, HostListener,Input, Renderer, Component } from '@angular/core';import { Platform } from 'ionic-angular'; @Directive({ selector: '[autoAreatext]' })export class autoAreatextDirective { minHeight:string; @Input

思路: 现有主界面main在域a下,被嵌套页面B在域b下,被嵌套页面B又嵌套一个在域a下的中介页面A. 当用户打开浏览器访问mail.html的时候载入B,触发B的onload事件获取其自身高度,然后B载入A,并将高度值作为参数赋值给A的location对象. 这样A就可以通过location.hash获得B的高度.(location是javascript里边管理地址栏的内置对象,比如location.href就管理页面的url,用location.href=url就可以直接将页面重定向url.

<style type="text/css">body{background:#f00;}body, html,#ifm1{width:100%;height:100%;overflow:hidden;margin:0;}#ifm1{width:100%;height:100%;overflow:hidden;margin:0;}</style><iframe id="ifm1" src='http://www.csdn.net' fr

用css控制textarea文本域的高度随内容的变化而变化,不出现滚动条. CSS代码: 复制代码 代码如下: .t_area{ width:300px; overflow-y:visible } <textarea class="t_area"> 随便在这里输入内容,textarea的高度会随着你输入的内容而变化,不会出现滚动条,实现很简单,就是一段css:overflow-y:visible </textarea> 首先,原则上实现textarea自适应必须

原文链接 小样本学习与智能前沿 . 在这个公众号后台回复"200708",即可获得课件电子资源. 为了减轻噪音伪标签的影响,文章提出了一种无监督的MMT(Mutual Mean-Teaching)方法,通过在迭代训练的方式中使用离线精炼硬伪标签和在线精炼软伪标签,来学习更佳的目标域中的特征.同时,还提出了可以让Traplet loss支持软标签的soft softmax-triplet loss". 该方法在域自适应任务方面明显优于所有现有的Person re-ID方法,改进

无监督域对抗算法:ICCV2019论文解析 Drop to Adapt: Learning Discriminative Features for Unsupervised Domain Adaptation 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Lee_Drop_to_Adapt_Learning_Discriminative_Features_for_Unsupervised_Domain_Adaptation

前言 在本文中,作者引入了一个简单的框架,即Slimmable Domain Adaptation,以通过权重共享模型库改进跨域泛化,从中可以对不同容量的模型进行采样,以适应不同的精度效率权衡.此外,作者还开发了一种随机集成蒸馏方法,以充分利用模型库中的互补知识进行模型间交互.在各种资源限制下,作者的框架在多个基准上大大超过了其他竞争方法,并可以保持对仅源代码模型的性能改进,即使计算复杂性降低到1/64. 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招

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

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

Deep Learning论文笔记之(八)Deep Learning最新综述 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流,谢谢.

本文译自<Deep learning for understanding faces: Machines may be just as good, or better, than humans>.为了方便,文中论文索引位置保持不变,方便直接去原文中找参考文献. 近些年深度卷积神经网络的发展将各种目标检测和识别问题大大的向前推进了不少.这同时也得益于大量的标注数据集和GPU的使用,这些方面的发展使得在无限制的图片和视频中理解人脸,自动执行诸如人脸检测,姿态估计,关键点定位和人脸识别成为了可能.本

年域适应挑战(DAC)数据集的实验表明,所提出的方法不仅有效解决了数据集不匹配问题,而且还优于上述无监督域自适应方法.        

一.前言 因为工作的关系,笔者从2004年开始接触回声消除(Echo Cancellation)技术,而后一直在某大型通讯企业从事与回声消除技术相关的工作,对回声消除这个看似神秘.高端和难以理解的技术领域可谓知之甚详. 要了解回声消除技术的来龙去脉,不得不提及作为现代通讯技术的理论基础——数字信号处理理论.首先,数字信号处理理论里面有一门重要的分支,叫做自适应信号处理.而在经典的教材里面,回声消除问题从来都是作为一个经典的自适应信号处理案例来讨论的.既然回声消除在教科书上都作为一种经典的具体的应

论文题目:2018_说话人验证的广义端到端损失 论文代码:https://google.github.io/speaker-id/publications/GE2E/ 地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/11799985.html 作者:凌逆战 摘要 在本论文中,我们提出了一种新的损失函数,称为广义端到端( generalized end-to-end,GE2E)损失,使得说话人验证模型的训练比以往基于元组的端到端(tuple based end to

论文标题:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 标题翻译:丰富的特征层次结构,可实现准确的目标检测和语义分割 论文作者:Ross Girshick Jeff Donahue Trevor Darrell Jitendra Mali 论文地址:http://fcv2011.ulsan.ac.kr/files/announcement/513/r-cnn-cvpr.pdf RC

各位20级新同学好,我安排的课程没有教材,只有一些视频.论文和代码.大家可以看看大纲,感兴趣的同学参加即可.因为是第一次开课,大纲和进度会随时调整,同学们可以随时关注.初步计划每周两章,一个半月完成课程. Part 1 : 课程大纲 第一章 绪论 1.1 从专家系统到机器学习 1.2 从传统机器学习到深度学习 1.3 深度学习的能与不能 1.4 pytorch 基础 第二章 神经网络基础 2.1 浅层神经网络:生物神经元到单层感知器,多层感知器,反向传播和梯度消失 2.2 神经网络到深度学习:逐

CVPR2020论文解读:三维语义分割3D Semantic Segmentation xMUDA: Cross-Modal Unsupervised Domain Adaptation  for 3D Semantic Segmentation 摘要 无监督域自适应(UDA)对于解决新域中缺少注释的问题至关重要.有许多多模态数据集,但大多数UDA方法都是单模态的.在这项工作中,我们探索如何从多模态学*,并提出跨模态UDA(xMUDA),其中我们假设存在二维图像和三维点云进行三维语义分割.这是一