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Domain Adaptation for Structured Output viaDiscriminative Patch Representations

预测语义分割等结构化输出依赖于昂贵的每像素注释来学习卷积神经网络等监督模型。然而,在没有模型调整注释的情况下,在一个数据域上训练的模型可能无法很好地推广到其他域。为了避免注释的劳动密集型过程,我们开发了一种域自适应方法,将源数据自适应到未标记的目标域。我们建议通过构建聚类空间来发现逐片输出分布的多种模式,从而学习源域中补丁的判别特征表示。以这种表示为指导,我们使用对抗性学习方案来推动聚类空间中目标补丁的特征表示更接近源补丁的分布。此外,我们还表明,我们的框架是对现有领域自适应技术的补充,并在语义分割方面实现了一致的改进。广泛的消融和结果在各种设置的众多基准数据集上进行了演示,例如合成到真实和跨城市场景。

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[WCF权限控制]从两个重要的概念谈起:Identity与Principal[上篇]

在安全领域,认证和授权是两个重要的主题。认证是安全体系的第一道屏障,守护着整个应用或者服务的第一道大门。当访问者叩门请求进入的时候,认证体系通过验证对方提供凭证确定其真实身份。作为看门人的认证体系,只有在证实了访问者的真实身份的情况下才会为其打开城门,否则将之举之门外。 当访问者入门之后,并不意味着它可以为所欲为。为了让适合的人干适合的事,就需要授权机制为具体的人设置具体的权限,并根据这些权限设置决定试图调用的操作或者访问的资源对该访问者是否是安全的。对于一个安全保障体系来说,授权是目的。但是授权的执行是假

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