面向开放世界环境的鲁棒与公平视觉学习

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内容提要

本文提出了四个关键贡献,解决视觉学习中的公平性和鲁棒性问题,包括新的公平性领域适应方法、开放世界公平持续学习框架,以及创新的几何和转换模型方法,显著提升特征表示的鲁棒性。

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