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 ー 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 ー
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 ー 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 ー
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语义分割的多源模型自适应研究 - 通过学习多源模型的不变特征表示来提高自适应精度 -
DOI：
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
長谷山 美紀
中科院分区：
文献类型：
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作者：
李 宗曜;藤後 廉;小川 貴弘;長谷山 美紀
