2023-CVPR-Adjustment and Alignment for Unbiased Open Set Domain Adaptation

最新推荐文章于 2026-01-03 15:41:09 发布
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#人工智能 #计算机视觉

本文探讨了两种调整策略：Front-DoorAdjustment，类似于二分类交叉熵，目标是使概率趋近于1以减少损失；以及DecoupledCausalAlignment，类比多分类交叉熵，让预测结果更贴近标签。这两种技术在处理因果关系和优化模型性能时具有重要意义。

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Adjustment and Alignment (ANNA)

  1. Front-Door Adjustment：类似二分类交叉熵，令概率接近1，以降低损失
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  2. Decoupled Causal Alignment：类似多分类交叉熵，令概率接近标签M
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论文翻译：Open Set Domain Adaptation 开放集域适应
Qi__Xi的博客
04-12 2334
论文翻译：Open Set Domain Adaptation 开放集域适应摘要1. 介绍2. 相关工作3. 开放集域适应3.1 无监督域适应3.2 半监督域适应3.3 映射4. 实验4.1 参数配置4.2 Office数据集4.3 密集跨数据集分析4.4 稀疏跨数据集分析5. 结论 摘要 当训练和测试数据属于不同的域时，对象分类器的准确性将大大降低。因此，最近几年提出了几种算法，以减少数据集之间的所谓域转移。但是，所有适用于域适应的评估协议都描述了一个封闭集识别任务，其中两个域（即源域和目标域）都包含完全
【CVPR2021】论文汇总列表--Part1
TomRen
05-01 2935
CVPR2021 论文汇总
因果5-前门准则和do算子
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09-11 5521
上文我们提到了含有未观测变量的情况，在这种情况下，我们无法block所有后门路径，那么有没有办法可以不满足后门准则也能识别因果效应？（这章篇硬核，建议跟着推一遍） Frontdoor Adjustment 如图1所示，W是未观测变量，如果我们能只计算T到Y的直接因果边，自然就能识别T到Y的因果关系了，Frontdoor Adjustment就是奔着这个目标去的，它指出只要T和Y直接有一个mediator（中介者）M，即使不满足后门准则，我们也能计算出因果效应，只要因果图满足Frontdoor criteri
Open Set Domain Adaptation
gdtop的个人笔记
04-16 4777
本篇是迁移学习专栏介绍的第十篇论文，也算是本专栏专门讲Domain Adaptation的第一篇论文。这篇文章是接受于ICCV 2017，文章的setting是特别新颖的，获得了ICCV Marr Prize 提名。所以很值得一看。 Abstract 当训练和测试数据属于不同的领域时，对象分类器的精度会显著降低。因此，为了减少数据集之间的域转移，近年来提出了几种算法。然而，所有可用的域适应评估...
第七章：多模态对齐：模态间的“握手
YPeng_Gao的博客
06-13 1998
本文探讨了多模态学习中的基础性问题——对齐(Alignment)，分析了其与融合(Fusion)的区别与联系。文章指出，对齐是建立跨模态元素间对应关系的关键，而融合则是基于对齐信息的组合过程。文章深入剖析了两大技术范式：隐式对齐通过全局目标（如对比学习）自发学习语义对应，适用于弱监督数据；显式对齐则通过精细标注直接建立模态元素间的精确连接，以视觉定位和开放词汇检测为代表。文章还探讨了评估对齐质量的方法，为构建更可靠的多模态系统奠定基础。
CVPR 2018 paper ---object detection
weixin_37160065的博客
10-20 8440
转载：https://blog.youkuaiyun.com/qq_34848537/article/details/82968217 参考链接 CVPR 2018 论文解读集锦（9月27日更新） CVPR 2018 open access 关键词搜索： “Object Detection ”list  Scale-Transferrable Object Detection Progressiv...
CVPR 2021最全论文开放下载！附pdf下载链接！
中科院AI算法工程师的博客
06-18 1万+
CVPR 2021最全论文开放，附所有pdf下载链接！
【CVPR2022】论文列表与下载——PartFour
TomRen
06-12 3460
【CVPR2022】完整论文列表
CVPR2021论文列表（中英对照）
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dovings的博客
07-04 1万+
CVPR论文列表，中英对照
（九：2020.08.27）CVPR 2019 追踪之论文纲要（译）
Jojo论文基地
08-28 9452
CVPR 2019 追踪之论文纲要（修正于2020.08.28）讲在前面论文目录 讲在前面 论坛很多博客都对论文做了总结和分类，但就医学领域而言，对这些论文的筛选信息显然需要更加精细的把控，所以自己对这900篇的论文做一个大致从名称上的筛选，希望能找到些能解决当前问题的答案。 论文链接建议直接Google论文名，比去各种论文或顶会网站找不知道快捷多少。 下面皆为机器翻译，我会慢慢修正，但现在请结合。有兴趣的可以问我要处理这些论文并自动翻译的脚本。 Respect！ 论文目录 论文 概要
CVPR 2012 papers
GarfieldEr007的专栏
07-21 5080
Orals Micro Phase Shifting (PDF, project)Mohit Gupta, Shree NayarOn Multiple Foreground Cosegmentation (PDF, supplementary material, project)Gunhee Kim, Eric XingFace detection, pose estimation,
Math - 中心化，标准化和归一化
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摘要：归一化是将数据转换为统一尺度的处理方法，消除量纲差异，便于比较与分析。常见方法包括Min-Max缩放（线性映射到固定区间）和Z-score标准化（均值0，标准差1）。Min-Max适用于需要固定范围的情况，但对异常值敏感；Z-score适用于单位不同或存在离群值的场景。归一化在数据分析、信号处理和机器学习中广泛应用，需根据数据分布和算法需求选择合适方法，并注意保存参数以确保一致性。流程包括数据清洗、方法选择、拟合转换和效果评估。
人工智能基础篇：概念性名词浅谈（第十五讲）
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本文介绍了两种改进的自编码器模型。正则自编码器通过在损失函数中添加正则化项，实现了对稀疏表示、噪声鲁棒性等特性的学习，突破了传统自编码器的容量限制。随机编码器则通过向编解码器注入噪声，形成生成模型架构，其训练目标是最小化输入与重构间的负对数似然。文章还特别介绍了针对矩阵数据的改进版本MRAE及其在异常检测中的应用。这些模型通过不同的正则化机制，有效提升了自编码器的特征学习能力。
2025年终总结
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以往，想把一个产品从想法变成现实，往往离不开一整条由“螺丝钉”拼出来的流水线：需求评审、产品对接、研发排期、测试上线，每一步都要仰赖他人的时间与资源。我试图推倒技术的高墙，用通俗有趣的语言，把晦涩的AI原理“翻译”给更多人听。这条路注定充满了不确定性。正是这风暴般的时代，打破了旧有的壁垒，赋予了像我这样曾经“不务正业”的个体前所未有的杠杆。这一年，我拒绝做一个默默敲代码的“独行侠”，决定走出去，构建自己的知识品牌。三年后再次站在时间的节点回望，这一年于我而言，是从“被浪推着走”到“学会造浪”的转折点。
6神经网络框架
疯帽子的博客，满脑子都是些“为什么乌鸦像写字台”的问题
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GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-1-1)
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本期GitHub热榜显示AI应用开发正全面渗透各技术领域，前沿项目聚焦于解决实际工程问题。Gemini的电脑使用预览和Timescale的pg-aiguide展示了AI与开发工具深度整合，通过MCP服务器提升代码生成质量。Pathway框架和docetl系统凸显流式ETL与LLM管道技术成熟，推动实时数据分析与RAG应用落地。同时，来自ResembleAI的Chatterbox和TrendRadar分别代表语音合成与智能信息聚合的技术突破，Deep-Live-Cam则体现单图视频生成技术的平民化趋势。这些项
【从零开始的Qt开发指南】（十五）Qt窗口之对话框终极指南：从分类到实战，解锁交互设计新高度
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