一、研究背景
1.利用域标签进行分布对齐不够准确。
2.由于光照、背景等因素干扰,域级别的对齐会产生许多细粒度子域。
二、研究动机
1.特征关系存储着图片中的域特有风格,白化转换可以移除特征关系。
三、研究目标
令实例不变特征对域特有风格不敏感。
四、技术路线

1.Dynamic Kernel Generator:提取实例自适应的特征辅助域泛化

- 动态/静态:模型参数是否随样本变化。
- 生成自适应卷积核

- 通过动态/静态支路提取特征

- 拼接动态特征/静态特征
一、研究背景
1.利用域标签进行分布对齐不够准确。
2.由于光照、背景等因素干扰,域级别的对齐会产生许多细粒度子域。
二、研究动机
1.特征关系存储着图片中的域特有风格,白化转换可以移除特征关系。
三、研究目标
令实例不变特征对域特有风格不敏感。
四、技术路线

1.Dynamic Kernel Generator:提取实例自适应的特征辅助域泛化

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