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SynCDR: 用合成数据训练跨领域检索模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种多任务深度网络学习通用高级视觉表示的方法，通过训练人工制成的图像来克服真实与合成数据之间的领域差异。实验证明，该网络相比单任务基线学习到更具有可转移性的表示，能够产生最先进的迁移学习结果。
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关键要点
- 提出了一种多任务深度网络学习通用高级视觉表示的方法。
- 通过训练人工制成的图像克服真实与合成数据之间的领域差异。
- 模型同步预测合成 RGB 图像的表面法向、深度和实例轮廓。
- 最小化真实和合成数据之间特征空间的差异。
- 实验表明该网络相比单任务基线学习到更具有可转移性的表示。
- 在 PASCAL VOC 2007 分类和 2012 检测上产生最先进的迁移学习结果。
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