Domain consistency regularization for unsupervised multi-source domain adaptive classification
Deep learning-based multi-source unsupervised domain adaptation (MUDA) has been actively studied in recent years. Compared with single-source unsupervised domain adaptation (SUDA), domain shift in MUDA exists not only between the source and target domains but also among multiple source domains. Most...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Luo, Zhipeng, Zhang, Xiaobing, Lu, Shijian, Yi, Shuai |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Computer Science and Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/164101 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Scale variance minimization for unsupervised domain adaptation in image segmentation
بواسطة: Guan, Dayan, وآخرون
منشور في: (2022) -
Cross-domain retinopathy classification with optical coherence tomography images via a novel deep domain adaptation method
بواسطة: Luo, Yuemei, وآخرون
منشور في: (2023) -
Reinforced adaptation network for partial domain adaptation
بواسطة: WU, Keyu, وآخرون
منشور في: (2023) -
DEEP VISUAL DOMAIN ADAPTATION IN THE WILD
بواسطة: HU DAPENG
منشور في: (2023) -
Learning cross-domain semantic-visual relationships for transductive zero-shot learning
بواسطة: Lv, Fengmao, وآخرون
منشور في: (2023)