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文献
J-GLOBAL ID：202202216991158591
整理番号：22A0879341
セマンティックセグメンテーションに対するマルチソースモデル適応に関する検討-複数のソースモデルからの不変な特徴表現の学習による適応精度の向上-
A note on multi-source model adaptation for semantic segmentation-Improving adaptation performance by learning model-invariant representation from multiple source models-
LI Zongyao
(北大 大学院情報科学院)
,
藤後廉
(北大 数理・データサイエンス教育研究セ)
,
小川貴弘
(北大 大学院情報科学研究院)
,
長谷山美紀
(北大 大学院情報科学研究院)
資料名：
映像情報メディア学会技術報告
巻： 46 号： 6(MMS2022 1-37/ME2022 26-62/AIT2022 1-37) ページ： 37-41 発行年： 2022年02月14日
JST資料番号： S0209A ISSN： 1342-6893 資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報 発行国： 日本 (JPN) 言語： 日本語 (JA)
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