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一文讀懂自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)

2021-09-21 18:17:01·  來源：智駕最前沿  
　
4）遷移學(xué)習(xí)/域適應(yīng)
遷移學(xué)習(xí)(transfer learning，TL)不需要訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)是獨(dú)立同分布(independent and identically distributed，i.i.d)，目標(biāo)域的模型不需要從頭開始訓(xùn)練，可以減少目標(biāo)域訓(xùn)練數(shù)據(jù)和時(shí)間的需求。
深度學(xué)習(xí)的遷移技術(shù)基本分為兩種類型，即非對(duì)抗性的（傳統(tǒng)）和對(duì)抗性的。
域適應(yīng) (domain adaptation，DA) 是TL的一種特殊情況，利用一個(gè)或多個(gè)相關(guān)源域（source domains）的標(biāo)記數(shù)據(jù)在目標(biāo)域（target domain）執(zhí)行新任務(wù)。
DA方法分為兩類：基于實(shí)例的和基于特征的。
最近出現(xiàn)的一些新實(shí)例方法：
  • “Multi-Target Domain Adaptation via Unsupervised Domain Classification for Weather Invariant Object Detection“
 
  • “Uncertainty-Aware Consistency Regularization for Cross-Domain Semantic Segmentation“
 
  • “SF-UDA3D: Source-Free Unsupervised Domain Adaptation for LiDAR-based 3D Object Detection“
 
  • “LiDARNet: A Boundary-Aware Domain Adaptation Model for Point Cloud Semantic Segmentation“
 
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