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Domain Expansion and Boundary Growth for Open-Set Single-Source Domain Generalization
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内容提要
本研究提出了一种新方法，解决开放集单源域泛化中的源域稀缺性和目标域未知数据分布问题。通过背景抑制和风格增强合成新样本，并利用边缘图扩展类间边界，显著提高了未知类的识别能力。实验结果表明，该方法在多个跨域图像分类数据集上表现优异。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法，解决开放集单源域泛化中的源域稀缺性和目标域未知数据分布问题。
- 该方法通过背景抑制和风格增强合成新样本。
- 利用边缘图扩展类间边界，显著提高了未知类的识别能力。
- 实验结果表明，该方法在多个跨域图像分类数据集上表现优异，达到最先进的性能。
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