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【摘 要】
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在大数据时代,计算机视觉得到了长足发展。但是很多模型的成功都依赖于大规模有标签的样本数据,在现实中却包含无数的新场景,模型需要面对不同视角、不同背景和不同光照的场景。在这种情况下,很多原本超越人类性能的模型无法预测新的任务,可能会遭受性能大幅下降。从头学习模型需要大量的标签样本,一方面需要耗费大量的人力资源成本。另一方面会造成时间成本以及硬件资源的浪费。考虑到数据或者任务之间存在相关性,可以通过域
【机 构】
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重庆大学
【出 处】
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重庆大学
【发表日期】
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2020年01期
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