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利用视觉变换器改善无源目标适应性，以削弱域表示图像
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为“可传递视觉Transformer”的统一框架，融合了迁移学习、注意力机制和聚类方法，实现了无标签目标域的知识迁移。TVT方法优于微调和迁移学习方法，通过注入传递性适应模块来强制ViT集中注意力在可转移和辨别性特征上，并借助判别性聚类来增强特征多样性和分离度。
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关键要点
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提出了一种名为“可传递视觉Transformer”的统一框架。
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框架融合了迁移学习、注意力机制和聚类方法。
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实现了基于标签源域的无标签目标域的知识迁移。
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TVT方法优于现有的微调和迁移学习方法。
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通过注入传递性适应模块，强制ViT集中注意力在可转移和辨别性特征上。
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利用判别性聚类增强特征多样性和分离度。
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