Zobrazeno 1 - 10
of 98
pro vyhledávání: '"Kim, HoSeong"'
In this paper, we introduce a method to tackle Domain Generalized Semantic Segmentation (DGSS) by utilizing domain-invariant semantic knowledge from text embeddings of vision-language models. We employ the text embeddings as object queries within a t
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.09033
Deep Neural Networks (DNNs)-based semantic segmentation models trained on a source domain often struggle to generalize to unseen target domains, i.e., a domain gap problem. Texture often contributes to the domain gap, making DNNs vulnerable to domain
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2303.11546
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Um, Jiae, Yoon, Seung Uk, Kim, Hoseong, Youn, Beom Sik, Jin, Hyoung-Joon, Lim, Hyung-Kyu, Yun, Young Soo
Publikováno v:
In Journal of Energy Chemistry April 2022 67:814-823
Publikováno v:
In Pattern Recognition April 2022 124
Publikováno v:
In Neurocomputing 11 August 2021 448:313-323
Publikováno v:
In Neurocomputing 21 May 2021 437:1-8
Publikováno v:
In Applied Surface Science 1 May 2021 547
Publikováno v:
In Neurocomputing 21 October 2020 411:67-77