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Vision Transformer Adattivo al Dominio

Il Vision Transformer Adattivo al Dominio (DA-ViT) applica tecniche di adattamento del dominio — come allineamento avversariale, auto-addestramento o bridging a livello di attenzione — sopra un backbone Vision Transformer pre-addestrato per trasferire la conoscenza visiva da un dominio sorgente etichettato a un dominio target non etichettato o leggermente etichettato, riducendo lo spostamento di distribuzione che limita il fine-tuning standard dei ViT.

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Fonti

  1. Dosovitskiy, A., Beyer, L., Kolesnikov, A., Weissenborn, D., Zhai, X., Unterthiner, T., ... & Houlsby, N. (2021). An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale. International Conference on Learning Representations (ICLR). link
  2. Yang, L., Balaji, Y., Lim, S. N., & Shrivastava, A. (2023). TVT: Transferable Vision Transformer for Unsupervised Domain Adaptation. Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 520-530. link

Come citare questa pagina

ScholarGate. (2026, June 3). Domain-Adaptive Vision Transformer (DA-ViT). ScholarGate. https://scholargate.app/it/deep-learning/domain-adaptive-vision-transformer

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ScholarGateDomain-adaptive vision transformer (Domain-Adaptive Vision Transformer (DA-ViT)). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/deep-learning/domain-adaptive-vision-transformer · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026