Adversarial Style Mining for One-Shot Unsupervised Domain Adaptation

最新推荐文章于 2024-10-10 21:50:48 发布
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博客主要涉及论文解析，介绍了KL散度用于衡量两个分布的差异，2范数用于衡量两向量的距离，这些均为信息技术领域中重要的度量概念。
Zero-shot Learning零样本学习 论文阅读（七）——Unsupervised Domain Adaptation for Zero-Shot Learning
River_J777的博客
01-12 791
Zero-shot Learning零样本学习 论文阅读（七）——Unsupervised Domain Adaptation for Zero-Shot Learning背景字典稀疏学习算法模型算法思路设定算法原理 这篇论文运用了一个unsupervised domain adaptation的技巧结合正则化字典稀疏学习，主要解决zero-shot learning中的domain shift问题。 背景 字典稀疏学习 稀疏表示 假如我们用矩阵X={x1,x2,⋯ ,xn}∈Rd×nX=\{x_1,x_
一叶知秋：基于“单目标域样本”的领域自适应方法
小白学视觉
09-03 615
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达引言传统的无监督领域自适应方法（UDA）除了需要大量的源域数据（Source Data）外，还需要足够数量的无标注目标域样本（Target Data）进行训练，比如基于分布对齐、基于伪标签提取和基于熵最小化的方法等均隶属于此范畴。然而在实际场景中，除了数据标注费时费力，数据的采集本身也可能存在困难，比如因数据隐私保护、采集环境苛...
2020 Domain Adaptation 最新论文：插图速览（二）
u014546828的博客
11-30 2836
Spatial Attention Pyramid Network for Unsupervised Domain Adaptation [paper] CSCL: Critical Semantic-Consistent Learning for Unsupervised Domain Adaptation [paper] Learning to Combine: Knowledge Aggregation for Multi-Source D...
Re-weighted adversarial adaptation network for unsupervised domain adaptation
lihuahuanluoluo的博客
03-07 1560
摘要主要强调以下几点： 1. 当domain discrepancy比较大的时候，文章中方法的性能比其余方法要好的多（实验部分的确如此） 2. re-weighted：在训练discriminator D的时候，每一个source sample并不是同等重要，weight取决于label 3. 在匹配source sample和target sample的特征分布的时候，用的是基于EM 距离...
2020 IJCAI 接受论文 list 分类排列（二）
热门推荐
u014546828的博客
08-23 2万+
2020 IJCAI 接受论文 list 分类排列（一） 2020 IJCAI 接受论文 list 分类排列（二） 2020 IJCAI 接受论文 list 分类排列（三） 目录 Main track (Humans and AI) Main track (Knowledge Representation and Reasoning) Main track (Machine Learning) Main track (Machine Learning Applications) Mai.
语义分割-Unsupervised Domain Adaptation in Semantic Segmentation：a Review语义分割中的无监督领域自适应：综述
ssshyeong的博客
11-28 5791
对语义分割的深层网络的无监督域自适应（UDA）的最新进展进行综述。
【综述翻译】Deep Metric Learning for Few-Shot Image Classification: A Review of Recent Developments
最新发布
cainiaomyf的博客
10-10 2343
Few-shot 图像分类是一个具有挑战性的问题，旨在仅基于少量的训练图像实现人类级别的识别能力。小样本图像
【论文推送】跨域学习、跨域小样本学习Cross-Domain(持续更新...)
诸葛灬孔暗
08-13 4863
深度神经网络(DNN)的泛化性能相当依赖于训练集的规模(size)和丰富性(variations). 但是在很多场景下无法搜集到如此多的数据, 如皮肤病, 卫星图片(飞机残骸).尽管每种特殊的情况发生的概率很低, 人为处理的成本也很低, 但当我们有大量的”特殊情况”时, 问题就变得复杂了起来. 如何利用一个或一些成熟域上的先验知识，去解决另一个样缺少样本域上的复杂任务是跨域少样本学习 (Cross-Domain Few Shot Learning)研究的主要问题。 本文主要记录该领...
Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning 小样本学习最新综述 | 三大数据增强方法
Joselynzhao
04-29 3404
文章目录01 Transforming Samples from Dtrain02 Transforming Samples from a Weakly Labeled or Unlabeled Data Set03 Transforming Samples from Similar Data SetsDiscussion and Summary 上一篇：A Survey on Few-Shot ...
NIPS搜领域自适应
baidu_37122643的博客
01-25 582
NIPS搜领域自适应 搜索结果 • (2020) Heuristic Domain Adaptation Shuhao Cui, Xuan Jin, Shuhui Wang, Yuan He, Qingming Huang • (2020) Adversarial Style Mining for One-Shot Unsupervised Domain Adaptation Yawei Luo, Ping Liu, Tao Guan, Junqing Yu, Yi Yang • (2020) Univer
NeurIPS 2020 | 基于“单目标域样本”的领域自适应方法
阿木寺的博客
12-19 991
点击上方“CVer”，选择加"星标"置顶重磅干货，第一时间送达本文作者：罗亚威https://zhuanlan.zhihu.com/p/337094706本文系原作者投稿...
【论文阅读笔记】NeurIPS2020文章列表Part2
zincrain的博客
12-09 6418
Online Multitask Learning with Long-Term Memory Fewer is More: A Deep Graph Metric Learning Perspective Using Fewer Proxies Adaptive Graph Convolutional Recurrent Network for Traffic Forecasting On Reward-Free Reinforcement Learning with Linear Function A.
人脸图像GAN，今如何？（附多篇论文下载）
idol24的博客
05-20 2420
点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注"星标"获取有趣、好玩的前沿干货！下述paper均属CVPR 2020，可在公众号后台回复001即可获取打包下载。0、前言今天...
模型汇总15 领域适应性Domain Adaptation、One-shot/zero-shot Learning概述
lqfarmer的博客
06-18 3965
几乎所有希望在实际应用中使用机器学习算法的人都会遇到领域适应性（Domain Adaptation）的问题：我们在固定的source domain建立了模型，但希望把我们的模型部署到另外一个或几个不同的target domain中。领域的适应性问题在机器学习实际应用的各个领域都非常常见。 获取最新消息链接：获取最新消息快速通道 - lqfarmer的博客 - 博客频道 - youkuaiyun.com
76篇 ICCV 2019 论文实现代码
git1314的博客
09-19 1万+
ICCV 2019 将于2019/10/27-2019/11/2在韩国首尔的 COEX 会议中心举行，本次ICCV 收到了创纪录的4303份提交（比ICCV 2017年增加了100％），并接受了1077篇论文，接受率为25％。详情可以看ICCV2019官网：http://iccv2019.thecvf.com/ AI研习社将会给大家持续整理 ICCV 2019 论文实现代码系列集合，方便大家学习！...
《DLOW:Domain Flow for Adaptation and Generalization》论文解析
wenqiwenqi123的博客
04-16 1767
今天说的这篇文章，也是用来解决迁移学习问题的。迁移学习要解决一个什么问题呢？就是要把模型在source域（源域）学习到的知识，用到target域（目标域）里。 DLOW这篇文章主要提出了两点：1、可以把source域的数据迁移成中间域，中间域也就是介于source和target之间的域。 2、训练的时候如果有多个target域的话，DLOW可以生成网络没有见过的数据风格。 那么接下来介绍...
论文学习笔记 WeblySupervisedLearning Meets Zero-shotLearning:AHybridApproach for FinegrainedClassification
嘿芝麻的树洞
08-28 1456
论文： Webly Supervised Learning Meets Zero-shot Learning: A Hybrid Approach for Fine-grained Classification 链接： http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/CameraReady/3280.pdf   这篇论...
CVPR2020 GAN文章整理
03-19 5211
以后会持续更新，希望大家能够一起探讨，共同学习。 1、Interpreting the Latent Space of GANs for Semantic Face Editing webpage：https://genforce.github.io/interfacegan/ CUHK Bolei Zhou团队的文章，第一作者Yujun Shen目前在FacekBook做Research ...
unsupervised domain adaptation
06-06
无监督域自适应（Unsupervised Domain Adaptation）是指在目标域没有标注数据的情况下，利用源域和目标域的数据进行模型的训练，从而提高目标域上的预测性能。在这种情况下，源域和目标域可能存在一些不同，比如分布...
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