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黑盒无监督领域适应与双向阿特金森 - 希夫林记忆
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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
本文介绍了一种使用双向记忆机制的黑盒子无监督领域自适应（UDA）方法，可以纠正有噪声的伪标签，实现稳健的跨不同视觉识别任务的领域自适应。该方法在图像分类、语义分割和目标检测等任务中表现出卓越的性能。
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关键要点
- 提出了一种使用双向记忆机制的黑盒子无监督领域自适应（UDA）方法。
- 该方法能够纠正有噪声的伪标签，避免学习崩溃。
- BiMem构建了三种类型的记忆：感官记忆、短期记忆和长期记忆。
- 这些记忆以双向方式相互作用，全面而稳健地记忆所学特征。
- 该方法在图像分类、语义分割和目标检测等视觉识别任务中表现出卓越的性能。
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