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MetaWeather: 基于降级模式匹配的少样本天气劣化图像恢复
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
领域适应旨在减少深度学习模型训练和部署之间的差距。研究者通过合成恶劣天气条件并应用于真实图像数据集，评估了三种领域适应模型。他们发现基于缓冲区的持续领域适应方法存在稳定性问题，并提出梯度归一化作为解决方案。
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关键要点
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领域适应旨在减少深度学习模型训练和部署之间的差距。
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深度学习模型在航空平台上部署时可能面临恶劣天气条件，导致领域差距扩大。
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研究者合成了两种恶劣天气条件并应用于真实图像数据集，生成了四个基准数据集。
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评估了三种领域适应模型，包括一个基准模型和两个持续领域适应模型。
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持续适应设置下，模型只能访问目标数据的一小部分，适应过程持续进行。
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评估模型中考虑了卷积和变换器体系结构的比较。
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发现基于缓冲区的持续领域适应方法存在稳定性问题。
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提出梯度归一化作为解决方案以抑制训练不稳定性。
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