Earticle

현재 위치 Home

Poster Session III

Object Detection for Unsupervised Domain Adaptation with Pseudo labeling

첫 페이지 보기
  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    The 7th International Conference on Next Generation Computing 2021 (2021.11)바로가기
  • 페이지
    pp.326-327
  • 저자
    Joonhwan Han, Wonjun Hwang
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A448086

원문정보

초록

영어
Unsupervised Domain Adaptation of object detection can prevent performance degradation for new environment which does not include annotation We improved the performance by applying Pseudo label.

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. RELATED WORK
A. Unsupervised Domain Adaptation
B. Pseudo Label
III. METHOD
A. Loss for pseudo label
B. Discriminator
IV. EXPERIMENTS
A. Implementation Details
B. Result
V. CONCULUSION
ACKNOWLEDGMENT
REFERENCES

키워드

Domain Adaptation Pseudo label Object Detection

저자

  • Joonhwan Han [ Department of Artificial Intelligence Ajou Univ. ]
  • Wonjun Hwang [ Department of Artificial Intelligence Ajou Univ. ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2021~2025
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

이 권호 내 다른 논문 / 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 The 7th International Conference on Next Generation Computing 2021

    피인용수 : 0건 (자료제공 : 네이버학술정보)

    함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.

      출처 : 네이버학술정보

        0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.

        페이지 저장
        소속기관 조회
        이용자님의 소속기관(단체)이 서비스에 가입되어 있는지 확인해 보십시오.
        기관회원에 소속되어 있는 이용자는 원문을 무료로 이용할 수 있습니다.