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跨域目标检测是最近兴起的研究方向,旨在解决训练集到测试集的泛化问题.在已有的方法中利用图像风格转换并在转换后的数据集上训练模型是一个有效的方法,然而这一方法存在不能端到端训练的问题,效率低,流程繁琐.为此,我们提出一种新的基于图像风格迁移的跨域目标检测算法,可以把图像风格迁移和目标检测结合在一起,进行端到端训练,大大简... 相似文献
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域偏移已成为跨域目标检测领域一个棘手的问题.当把在源域训练好的检测器用于目标域时,由于源域和目标域的分布差异,检测器往往会有显著的性能下降.为了处理上述问题,本文提出了一个基于类别中心和关系感知的跨域目标检测模型,该模型通过图卷积的方式同时对域差异信息,类别信息和关系信息进行建模.本文所提出的模型有以下几个优点:1)据... 相似文献
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