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| 基于无监督域自适应的计算机视觉任务研究进展 | |
| 引用本文： | 孙琦钰,赵超强,居漾,钱锋.基于无监督域自适应的计算机视觉任务研究进展[J].中国科学:信息科学,2022(1):26-54. |
| 作者姓名： | 孙琦钰 赵超强 居漾 钱锋 |
| 摘 要： | 作为工业互联网的典型实例之一,车联网技术近年来飞速发展,其核心在于信息的互联互通.因此,精准、可迁移的环境信息感知能力是其稳定运行的前提之一.深度学习的进步推动了计算机视觉任务的发展,但基于传统深度学习的方法仍存在训练过程对人工标注数据依赖强、场景泛化能力较差的弊端.而对于计算机视觉任务来说,训练数据的真值标签获取较难... |
| 关 键 词： | 无监督域自适应 计算机视觉 深度学习 迁移学习 自主系统 |