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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 1,057 - 1,062 (6page)
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Recently, Deep learning has been improved in computer vision field. However, in order to train a deep learning model, a large amount of data with labels is required. In order to compensate for these shortcomings, Domain Adaptation has been studied for remarkable performance. In this paper, We propose sum pooling method to improve performance of Unsupervised Domain Adaptation. Our Sum pooling method is to combine the feature maps extracted through the encoder by height-wise and width-wise. We evaluate our method in Object Detection task as well as Classification task. The results show significant effectiveness on Domain Adaptation field.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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