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CVPR 2024 | 分割与融合:统一分离模态的无监督域适应
阅读量:799 次
发布时间:2023-04-05

本文共 363 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

论文信息

Split to Merge: Unifying Separated Modalities for Unsupervised Domain Adaptation
分割与融合:统一分离模态的无监督域适应
作者:Xinyao Li, Yuke Li, Zhekai Du, Fengling Li, Ke Lu, Jingjing Li
源码:https://github.com/TL-UESTC/UniMoS

论文创新点

该论文提出了一种创新的模态分离网络架构,该网络能够将CLIP模型提取的视觉特征明确地分离为语言相关组件(LAC)和视觉相关组件(VAC)。通过引入模态集成训练(MET)策略,论文为不同模态的统一融合提供了可行的解决方案。在实验结果中,该方法显著提升了跨域适应任务的性能,验证了其有效性和实用性。

转载地址:http://vtrfk.baihongyu.com/

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