
| 极市线上分享 第86期 |
一直以来,为让大家更好地了解学界业界优秀的论文和工作,极市已邀请了超过100位技术大咖嘉宾,并完成了85期极市线上直播分享。往期分享请前往bbs.cvmart.net/topics/149或直接阅读原文,也欢迎各位小伙伴自荐或推荐更多优秀的技术嘉宾到极市进行技术分享,与大家一起交流学习~~
现有机器学习任务基于训练数据和测试数据具有相同的分布,但是实际场景中训练数据集和应用场景的分布往往存在差异。考虑时间以及经济的成本,我们很难获得一个与实际应用场景分布完全一致的有标注数据集。因此域自适应任务希望利用带标注的源域数据集,以及大量没有标注的目标域数据集,训练一个在目标域性能可靠的模型。
在这次分享中,我们邀请到了来自中科院计算所在读硕士汪瑜,为我们介绍她们在域自适应目标检测上的研究工作:
本文从模型的角度思考特征对于下游任务的域一致性与域特异性,进一步对特征的域特异性进行估计并抑制,达到约束模型利用域一致性的特征学习下游任务的效果。本文的算法在目前的公开测评集中都取得最优结果。
01
直播信息
时间
2021年8月26日:20:00-21:00
主题
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嘉宾介绍

汪瑜
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关于分享
1.域自适应背景知识
2.现有方法缺陷与设计动机
3.域特异性特征抑制
4.实验结果与分析
➤论文地址
Domain-Specific Suppression for Adaptive Object Detection(CVPR2021)
链接地址:https://arxiv.org/abs/2105.03570
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参与方式
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