Skalierbare Domänenanpassung für Objekterkennung in Cloud-basierten Roboter-Ökosystemen durch Vorschlagsverfeinerung

Eine effiziente Methode zur Domänenanpassung für Objekterkennung in Cloud-basierten Roboter-Ökosystemen, die eine lokale Verfeinerung von Objektvorschlägen nutzt, um die Leistungseinbußen durch Domänenverschiebungen zu minimieren.