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          極市直播回放丨第86期-CVPR 2021-汪瑜：針對域自適應目標檢測的域特異性特征抑制
          共
                1736字，需瀏覽
                    4分鐘
                
           ·
          2021-09-03 06:51
          
                    

                    
                    
                    
                    
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          現(xiàn)有機器學習任務基于訓練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)具有相同的分布，但是實際場景中訓練數(shù)據(jù)集和應用場景的分布往往存在差異。考慮時間以及經(jīng)濟的成本，我們很難獲得一個與實際應用場景分布完全一致的有標注數(shù)據(jù)集。因此域自適應任務希望利用帶標注的源域數(shù)據(jù)集，以及大量沒有標注的目標域數(shù)據(jù)集，訓練一個在目標域性能可靠的模型。
          在這次分享中，我們邀請到了來自中科院計算所在讀碩士汪瑜，為我們介紹她們在域自適應目標檢測上的研究工作：
          Domain-Specific Suppression for Adaptive Object Detection（CVPR2021）
          本文從模型的角度思考特征對于下游任務的域一致性與域特異性，進一步對特征的域特異性進行估計并抑制，達到約束模型利用域一致性的特征學習下游任務的效果。本文的算法在目前的公開測評集中都取得最優(yōu)結(jié)果。
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          極市直播｜CVPR 2021-汪瑜：針對域自適應目標檢測的域特異性特征抑制
          ?論文
          Domain-Specific Suppression for Adaptive Object Detection（CVPR2021）
          鏈接地址：https://arxiv.org/abs/2105.03570


          ?分享大綱
          1.域自適應背景知識
          2.現(xiàn)有方法缺陷與設計動機
          3.域特異性特征抑制
          4.實驗結(jié)果與分析

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