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[논문리뷰] Style Blind Domain Generalized Semantic Segmentation via Covariance Alignment and Semantic Consistence Contrastive Learning

Style Blind Domain Generalized Semantic Segmentation via Covariance Alignment and Semantic Consistence Contrastive Learning 이 논문은 CVPR 2024에 accept된 논문으로, 저자는 Woo-Jin Ahn1 Geun-Yeong Yang1 Hyun-Duck Choi2* Myo-Taeg Lim1* 1Korea University 2Chonnam National University 이다. 논문 제목에서 알 수 있듯이 Domain Generalization Semantic Segmentation 논문이다. 1. Motivation Synthetic datasets에서 학습된 모델은 real-world 시나리오인 ..

논문리뷰 2024.03.30

[논문리뷰] Unsupervised Domain Adaptation Using Feature-Whitening and Consensus Loss

본 논문은 CVPR 2019에 accepted된 논문이다. https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Roy_Unsupervised_Domain_Adaptation_Using_Feature-Whitening_and_Consensus_Loss_CVPR_2019_paper.pdf 1. Motivation annotated trainind data를 모으는 것은 cost가 매우 많이 들기 때문에 이를 해결하기 위해서 Domain Adaptation (DA) method가 많이 제시되었었다. 특히 annotated 되지 않은 target domain이 train 때 접근 가능한 Unsupervised Domain Adaptation (UDA)에 대한 많은 ..

논문리뷰 2024.01.27

[논문리뷰] Learning to Optimize Domain Specific Normalization for Domain Generalization

본 논문은 ECCV 2020에 accepted된 논문으로 새로운 Normalization을 통해서 Domain Generalization 문제를 해결한 논문이다. 1. Motivation 본 논문은 Domain Generalization (DG)에 관한 논문이다. Domain Generalization은 generic feature representations를 배워 model이 새로운 domain에서 성능이 잘 나오도록 하는 것을 목표로 한다. Domain Generlization은 Unsupervised Domain Adaptation (UDA)과 과련이 깊지만, target domain data에 대한 availability 측면에서 차이가 있다. Domain Generlization은 triani..

논문리뷰 2024.01.13