【摘 要】
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领域自适应是解决跨域识别的有效方法,它是迁移学习在计算机视觉方面的有效应用,将源域学到的知识迁移到目标域的识别任务中,有效解决目标域标注数据不足的问题。本文提出了
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领域自适应是解决跨域识别的有效方法,它是迁移学习在计算机视觉方面的有效应用,将源域学到的知识迁移到目标域的识别任务中,有效解决目标域标注数据不足的问题。本文提出了一种新的基于交叉重构的领域自适应方法(Cross Reconstruction-based Domain Adaptation, CRDA),通过对原始源域和目标域的交叉重构来构造新的源域与目标域,使得同类数据相互交织,缩短同类数据间的距离。并通过对重构矩阵施加低秩约束,将两个域的同类数据对齐,以此来充分挖掘源域和目标域同类数据之间的内在结构信息
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