发文章
发文工具
撰写
网文摘手
文档
视频
思维导图
随笔
相册
原创同步助手
其他工具
图片转文字
文件清理
AI助手
留言交流
“Domain Adaptation总结(2017.9)” 的更多相关文章
领域泛化最新综述
CVPR 2018 | ETH Zurich提出利用对抗策略,解决目标检测的域适配问题
近几年跟踪算法总结
从 CVPR 2019 一览小样本学习研究进展
迁移学习——入门简介
数据不均衡、长尾数据的常用解决方法汇总(附论文及源码)
【榜单】机器学习&深度学习近三年被引最多论文 Top 20,图像识别、GAN等(附下载)
独家|利用特权信息、语义信息和多源信息辅助基于网络数据的学习
今天来聊一聊什么是domain adaptation—域适应
单目视觉深度估计测距的前生今世
复旦大学提出《Meta-FDMixup》解决''跨域小样本学习''中的域偏移问题
目标检测总结(one stage)
CVPR 2018 | 伯克利等提出无监督特征学习新方法,代码已开源
Active Learning: 一个降低深度学习时间,空间,经济成本的解决方案|CVPR 2017 | 雷锋网
adaptation
丹琦女神新作:对比学习,简单到只需要Dropout两下
从自编码器到生成对抗网络:一文纵览无监督学习研究现状
AI专题系列④丨艺术家该怎么用AI?英伟达艺术总监这样说