论文部分内容阅读
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