Doménovo adaptívna segmentácia inštancií
Doménovo adaptívna segmentácia inštancií rozširuje architektúry typu Mask R-CNN tak, aby fungovali naprieč distribúčnými posunmi — trénovanie na označenom zdrojovom doméne (napr. syntetické rendery alebo denné snímky) a adaptácia na neoznačenú alebo slabo označenú cieľovú doménu (napr. reálne scény alebo nočné záznamy). Adversariálne zarovnávanie príznakov a samo-tréning uzatvárajú doménovú medzeru na úrovni obrazu aj na úrovni inštancií.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- Chen, Y., Li, W., Sakaridis, C., Dai, D., & Van Gool, L. (2018). Domain Adaptive Faster RCNN for Object Detection in the Wild. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 3339–3348. DOI: 10.1109/CVPR.2018.00352 ↗
- VS, V., Gupta, V., Oza, P., Sindagi, V. A., & Patel, V. M. (2021). MeGA-CDA: Memory Guided Attention for Category-Aware Unsupervised Domain Adaptive Object Detection. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 4516–4526. DOI: 10.1109/CVPR46437.2021.00449 ↗
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Domain-Adaptive Instance Segmentation (Cross-Domain Instance-Level Pixel Segmentation). ScholarGate. https://scholargate.app/sk/deep-learning/domain-adaptive-instance-segmentation
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Inštancová segmentáciaHlboké učenie↔ compare
- Sémantická segmentáciaHlboké učenie↔ compare
- Prenosové učenie s inštančnou segmentáciouHlboké učenie↔ compare
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →