基于无监督域自适应的计算机视觉任务研究进展

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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,因此如何提升模型的迁移能力,缓解训练对人工标注的依赖受到了学界的广泛关注.无监督域自适应方法使用深度学习模型进行特征提取和对齐,使得深度学习模型在不同域间迁移时仍能保证良好的性能,在
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少模光纤布喇格光栅(FBG)传感器相较于传统的单模FBG传感器在测量时不易受到外界无关参量的影响,精度更高,但其在光栅参数设计上缺乏相应的理论依据。针对此问题,基于FBG耦合模理论,利用OptiGrating及Matlab软件模拟分析了纤芯中存在LP_(01)模、LP_(11)模的少模FBG的反射谱。仿真结果表明:区别于传统单模FBG的单峰结构,少模FBG的反射谱具有三峰结构,光栅周期、光栅长度和
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多核学习(MKL)方法在分类及回归任务中均取得了优于单核学习方法的性能。然而,传统的MKL方法均用于处理两类或多类分类问题。为了使MKL方法适用于处理单类分类(OCC)问题,提出了基于中心核对齐的单类支持向量机。首先利用中心核对齐(CKA)计算每个核矩阵权重,然后将所得权重用作线性组合系数,进而将不同类型的核函数加以线性组合构造组合核函数,最后将组合核函数引入到传统单类支持向量机(OCSVM)中代
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传统的基于评分预测的社会化协同过滤推荐算法存在预测值与真实排序不匹配的固有缺陷,而基于排序预测的社会化协同排序推荐算法更符合真实的应用场景;但现有的大多数基于排序预测的社会化协同排序推荐算法要么仅仅关注显式反馈数据,要么仅仅关注隐式反馈数据,没有充分挖掘这些数据的价值。为充分挖掘用户的社交网络和推荐对象的显/隐式评分信息,同时克服基于评分预测的社会化协同过滤推荐算法存在的固有缺陷,在最新的xCLi
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