Maximum Structural Generation Discrepancy for Unsupervised Domain Adaptation

Unsupervised domain adaptation (UDA) has recently become an appealing research topic in visual recognition, since it exploits all accessible well-labeled source data to train a model with high generalization on target domain without any annotations. However, due to the significant domain discrepancy...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence. - 1979. - 45(2023), 3 vom: 11. März, Seite 3434-3445
1. Verfasser:	Xia, Haifeng (VerfasserIn)
Weitere Verfasser:	Jing, Taotao, Ding, Zhengming
Format:	Online-Aufsatz
Sprache:	English
Veröffentlicht:	2023
Zugriff auf das übergeordnete Werk:	IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
Schlagworte:	Journal Article