AH-OCDA:基于振幅的课程学习与霍普菲尔德分割模型用于开放复合领域适应

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内容提要

本研究提出了一种AH-OCDA方法,旨在解决开放复合领域适应中的标签缺乏问题。该方法结合课程学习与霍普菲尔德分割模型,通过傅里叶变换引导语义分割模型适应新领域,并在OCDA基准上展现出优越性能。

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