基于梯度的类别加权在密集预测视觉任务中的无监督领域自适应

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

该论文提出了一种通过梯度的类权重估计来动态调整无监督领域自适应学习损失函数的类别平衡策略，名为基于梯度的类权重学习（GBW），在密集预测视觉任务中取得有效结果，尤其对于语义和全景分割任务能够提高低表征类的召回率。

本研究提出一种在线无监督域自适应算法，通过最小化源潜在特征与目标特征之间的分布距离，改善图像的语义分割模型在未注释领域上的泛化性能。

分布距离 图像语义分割模型 在线无监督域自适应算法 无监督 泛化性能
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