Semi-Supervised Domain Adaptation for Holistic Counting under Label Gap

This paper proposes a novel approach for semi-supervised domain adaptation for holistic regression tasks, where a DNN predicts a continuous value <inline-formula><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"><semantics><mrow><mi>y...

詳細記述

書誌詳細
主要な著者: Mattia Litrico, Sebastiano Battiato, Sotirios A. Tsaftaris, Mario Valerio Giuffrida
フォーマット: 論文
言語:English
出版事項: MDPI AG 2021-09-01
シリーズ:Journal of Imaging
主題:
オンライン・アクセス:https://www.mdpi.com/2313-433X/7/10/198