CVPR 2019 論文解讀 | FA FRCNN小樣本域適應的目標檢測
引文 最近筆者也在尋找目標檢測的其他方向，一般可以繼續挖掘的方向是從目標檢測的數據入手，困難樣本的目標檢測，如檢測物體被遮擋，極小人臉檢測，亦或者數據樣本不足的算法。這里筆者介紹一篇小樣本（few-shot）數據方向下的域適應（Domain Adaptation）的目標檢測算法，這篇 ...
原文：域自適應學習是一種源任務和目標任務一樣，但是源域和目標域的數據分布不一樣，並且源域有大量的標記好的樣本，目標域則沒有（或者只有非常少的）有標記的樣本的遷移學習方法——感覺和核函數類似
域自適應學習 Domain Adaptation Learning 能夠有效地解決訓練樣本和測試樣本概率分布不一致的學習問題，是當前機器學習的熱點研究領域，在自然語言處理，文本分析，生物信息學，跨語言分析，視頻分析，情感分析和手寫體識別等領域有廣泛應用。 首先Domain Adaptation基本思想是既然源域和目標域數據分布不一樣，那么就把數據都映射到一個特征空間中，在特征空間中找一個度量准則， ...
2021-04-01 20:26 0 420 推薦指數：
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