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摘要:
跨域目标检测是最近兴起的研究方向,旨在解决训练集到测试集的泛化问题.在已有的方法中利用图像风格转换并在转换后的数据集上训练模型是一个有效的方法,然而这一方法存在不能端到端训练的问题,效率低,流程繁琐.为此,我们提出一种新的基于图像风格迁移的跨域目标检测算法,可以把图像风格迁移和目标检测结合在一起,进行端到端训练,大大简化训练流程,在几个常见数据集上的结果证明了该模型的有效性.
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文献信息
篇名 基于图像风格迁移的端到端跨域目标检测
来源期刊 计算机系统应用 学科
关键词 跨域 目标检测 风格迁移 端到端
年,卷(期) 2021,(1) 所属期刊栏目 软件技术·算法
研究方向 页码范围 194-199
页数 6页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.15888/j.cnki.csa.007756
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
跨域
目标检测
风格迁移
端到端
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机系统应用
月刊
1003-3254
11-2854/TP
大16开
北京中关村南四街4号
82-558
1991
chi
出版文献量(篇)
10349
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