基于 CoRTe 的跨领域迁移学习：从黑盒到轻量级分割模型的一致可靠迁移

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

CoRTe 方法使用黑盒模型的相对置信度提取知识，通过伪标签精炼增强学生模型在目标数据上学到的新信息，并使用提取的伪标签进行模型一致性训练，将黑盒模型的知识转移到轻量级模型上，以用于目标数据分布的两个合成 - 实际场景。

本研究提出一种在线无监督域自适应算法，通过最小化源潜在特征与目标特征之间的分布距离，改善图像的语义分割模型在未注释领域上的泛化性能。

分布距离 在线无监督域自适应算法 未注释领域 泛化性能 语义分割模型
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