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аналитика - Domänenadaptive Objekterkennung
Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten zur Gewinnung von Erkenntnissen: Eine Methode zur Verbesserung der Leistung bei unausgewogener Klassenzugehörigkeit in der domänenadaptiven Objekterkennung
Durch die Modellierung der Beziehungen zwischen Klassen und den gezielten Einsatz von Datenaugmentierung sowie einer gewichteten Verlustfunktion kann die Leistung bei Minderheitsklassen in der domänenadaptiven Objekterkennung deutlich verbessert werden.
Robuste domänenadaptive Objekterkennung durch einheitliche Mehrgranularitätsausrichtung
Eine neuartige einheitliche Mehrgranularitätsausrichtung (MGA) wird eingeführt, um die Diskrepanz in den Merkmalsverteilungen zwischen Quell- und Zieldomänen über verschiedene Granularitätsebenen hinweg effektiv zu reduzieren, was zu einer robusten domänenadaptiven Objekterkennung führt.
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