지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.11
- 수록면
- 310 - 315 (6page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
Domain adaptation is a technique that alleviates networks’ performance degradation on the target samples, which has a different distribution from the source samples. Since most existing domain adaptation methods assume that source and target domain contain the same labels, performance degradation occurs when the label set of the source and target are not the same. It is difficult to use existing domain adaptation techniques in real situations because generating the source domain with exactly the same label set as the target domain is ineffective. To solve this problem, partial domain adaptation methods have been attended, which exploit big data to construct the source domain and adapt it to the target domain included in the source label set. Although the existing partial domain adaptation methods show a great performance, these methods do not directly consider the data structure. Therefore, we propose graph partial domain adaptation networks, which apply a graph structure to the partial domain adaptation task. Specifically, we first construct a graph between feature maps extracted from the source and the target samples, and then adopt graph convolutional neural networks to consider relationships between different domains. After that, we train domain classifier to align the distribution of each category by using these feature maps. Our method, named as GPDA, achieves state-of-the-art performance on the Digit dataset and the Office-31 dataset.
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
참고문헌 신청함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
Domain adaptation에 관한 연구
정보과학회지
2021 .01
-
The Effect of Active Learning in Source Domain on Target Domain
대한전자공학회 학술대회
2019 .06
-
Instance Weighting Domain Adaptation Using Distance Kernel
Industrial Engineering & Management Systems
2018 .06
-
Unsupervised Domain Adaptation for Classification of Imbalanced Time Series Data
비파괴검사학회지
2023 .12
-
비지도학습 기반 도메인 적응을 이용한 객체 검출 네트워크 분석
대한전자공학회 학술대회
2022 .06
-
적외선 영상에서의 객체 검출을 위한 소스-프리 비지도 도메인 적응 연구
멀티미디어학회논문지
2024 .07
-
작물 수확 자동화를 위한 시각 언어 모델 기반의 환경적응형 과수 검출 기술
대한임베디드공학회논문지
2024 .04
-
산업 적용 위한 인공지능 기술: 도메인 적응
한국트라이볼로지학회 학술대회
2022 .04
-
대조 학습과 손실 스케일링을 활용한 도메인 변화에 강건한 이미지 분류기
대한전자공학회 학술대회
2024 .06
-
단일 훈련 샘플만을 활용하는 준-지도학습 심층 도메인 적응 기반 얼굴인식 기술 개발
멀티미디어학회논문지
2022 .10
-
분류기 불일치 기반 비감독 도메인 적응 기법을 통한 회전체 고장 진단 기술
대한기계학회 춘추학술대회
2020 .12
-
비지도 도메인 적응 기법을 이용한 필기 인식의 성능 향상 연구
한국정보과학회 학술발표논문집
2021 .06
-
EDAD: 도메인 적응과 지식 증류를 통합한 효율적 도메인 적응 증류
대한산업공학회지
2023 .04
-
스타일 전달 기반 도메인 적응을 통한 의미론적 분할 기법 연구
대한전자공학회 학술대회
2022 .06
-
Improving Adversarial Domain Adaptation with Mixup Regularization
Journal of information and communication convergence engineering
2023 .06
-
Adversarial Domain Adaptation for Noisy Speech Emotion Recognition
제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집
2022 .11
-
교차 도메인 혼합 샘플링 기법을 활용한 준 지도 학습 기반 도메인 적응 기법
한국차세대컴퓨팅학회 논문지
2021 .12
-
딥러닝 기반의 도메인 적응 기술: 서베이
방송공학회논문지
2022 .07
-
문자 인식 향상을 위한 Masking Segmentation Network 와 Domain Adaptation
제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집
2022 .06
-
도메인 적응 기술을 이용한 야간 영상의 스테레오 정합
대한전자공학회 학술대회
2021 .06
이 논문의 저자 정보
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-569-000090900