CVPR 2019 论文解读 | FA FRCNN小样本域适应的目标检测
引文 最近笔者也在寻找目标检测的其他方向，一般可以继续挖掘的方向是从目标检测的数据入手，困难样本的目标检测，如检测物体被遮挡，极小人脸检测，亦或者数据样本不足的算法。这里笔者介绍一篇小样本（few-shot）数据方向下的域适应（Domain Adaptation）的目标检测算法，这篇 ...
原文：域自适应学习是一种源任务和目标任务一样，但是源域和目标域的数据分布不一样，并且源域有大量的标记好的样本，目标域则没有（或者只有非常少的）有标记的样本的迁移学习方法——感觉和核函数类似
域自适应学习 Domain Adaptation Learning 能够有效地解决训练样本和测试样本概率分布不一致的学习问题，是当前机器学习的热点研究领域，在自然语言处理，文本分析，生物信息学，跨语言分析，视频分析，情感分析和手写体识别等领域有广泛应用。 首先Domain Adaptation基本思想是既然源域和目标域数据分布不一样，那么就把数据都映射到一个特征空间中，在特征空间中找一个度量准则， ...
2021-04-01 20:26 0 420 推荐指数：
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