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伪标签去噪
分布 图像分割1目标检测与定位1
01 02
去噪与对齐：面向鲁棒全景语义分割的无源无监督域自适应
Denoise and Align: Towards Source-Free UDA for Robust Panoramic Semantic Segmentation
针对全景分割中的几何畸变和域偏移，提出无源域自适应框架，通过置信度引导的伪标签去噪和跨分辨率对抗对齐来提升伪标签质量与类别平衡性，可直接复用于其他密集预测任务的无源域自适应场景。
面向目标检测的保持驱动知识压缩黑盒域自适应
Black-Box Domain Adaptation for Object Detection with Retention-Driven Knowledge Compression
把终身学习中的记忆保持与场景压缩机制引入黑盒域自适应目标检测，用分区记忆对比学习过滤噪声伪标签、用近远视图对比挖掘远视区域线索，可直接迁移到无源数据的目标检测域迁移场景。