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...

وصف كامل

التفاصيل البيبلوغرافية
المؤلفون الرئيسيون: Mattia Litrico, Sebastiano Battiato, Sotirios A. Tsaftaris, Mario Valerio Giuffrida
التنسيق: مقال
اللغة:English
منشور في: MDPI AG 2021-09-01
سلاسل:Journal of Imaging
الموضوعات:
الوصول للمادة أونلاين:https://www.mdpi.com/2313-433X/7/10/198