A Prototypical Knowledge Oriented Adaptation Framework for Semantic Segmentation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A prevalent family of fully convolutional networks are capable of learning discriminative representations and producing structural prediction in semantic segmentation tasks. However, such supervised learning methods require a large amount of labeled data and show inability of learning cross-domain invariant representations, giving rise to overfitting performance on the source dataset. Domain adaptation, a transfer learning technique that demonstrates strength on aligning feature distributions, can improve the performance of learning methods by providing inter-domain discrepancy alleviation. Recently introduced output-space based adaptation methods provide significant advances on cross-domain semantic segmentation tasks, however, a lack of consideration for intra-domain divergence of domain discrepancy remains prone to over-adaptation results on the target domain. To address the problem, we first leverage prototypical knowledge on the target domain to relax its hard domain label to a continuous domain space, where pixel-wise domain adaptation is developed upon a soft adversarial loss. The development of prototypical knowledge allows to elaborate specific adaptation strategies on under-aligned regions and well-aligned regions of the target domain. Furthermore, aiming to achieve better adaptation performance, we employ a unilateral discriminator to alleviate implicit uncertainty on prototypical knowledge. At last, we theoretically and experimentally demonstrate that the proposed prototypical knowledge oriented adaptation approach provides effective guidance on distribution alignment and alleviation on over-adaptation. The proposed approach shows competitive performance with state-of-the-art methods on two cross-domain segmentation tasks.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle