Revisiting Domain Adaptation in Video, within and Beyond Recognition

重新审视视频中的领域适应，在识别之内和之外

• 批准号: 2894961
• 金额: --
• 依托单位: University of Bristol
• 依托单位国家: 英国
• 项目类别: Studentship
• 财政年份: 2023
• 资助国家: 英国
• 起止时间: 2023 至 无数据
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://gtr.ukri.org/projects?ref=studentship-2894961
• 关键词: Revisiting; Domain; Adaptation; Video; within

The intended purpose of this research is to determine the potential use cases of video data's inherent nature for tackling unsupervised domain adaptation settings in egocentric computer vision. The work will investigate different methods for capturing and integrating additional video information (including temporal knowledge, multi-modal knowledge and redundant information) into existing machine learning paradigms as well as its performance in bridging the domain shifts that are commonplace in egocentric, video datasets.

本研究的目的是确定视频数据固有性质的潜在用例，以解决以自我为中心的计算机视觉中的无监督域自适应设置。这项工作将研究用于捕获和整合额外视频信息（包括时间知识，多模态知识和冗余信息）到现有机器学习范式中的不同方法，以及其在桥接以自我为中心的视频数据集中常见的域转移方面的性能。