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摘要： SelfReg: Self-supervised Contrastive Regularization for Domain Generalization 采用了自监督对比学习的方法，提出了Individualized In-batch Dissimilarity Loss和Heterogeneou 阅读全文

摘要： Domain generalization via feature variation decorrelation 3 METHOD 在本节中，我们首先在第3.2节解释我们的动机。然后，在第3.3节中，我们介绍特征变化的解缠和讨论方差转移的想法。最后，在第3.4节中，我们提出了我们的新颖特征变化解相 阅读全文

摘要： A unified model for multi-class anomaly detection 1 Introduction 现有方法[6, 11, 25, 27, 48, 49, 52]建议为不同类别的对象训练单独的模型，就像图1c中的情况一样。然而，这种一类一模型的方案可能会消耗大量内存，尤 阅读全文

摘要： Mean-Shifted Contrastive Loss for Anomaly Detection Abstract 这篇文章探讨了异常检测领域的一个关键问题，即如何通过使用预训练特征来提高异常检测性能。研究者首先介绍了异常检测的背景和现有方法，指出了使用自监督学习和外部数据集预训练特征的潜力。 阅读全文

摘要： 链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/68298/D?&headNav=acm 来源：牛客网 题目描述 ​ 滴滴滴，紧急求助！“薯队长”突然发来了一条私信，董洁、姜思达、章小蕙等小红书博主的直播间太太太火爆！！！需要身为“技术薯”同学的你赶快支援支援，做个临时 阅读全文

摘要： PCL: Proxy-based Contrastive Learning for Domain Generalization abstract 领域泛化是指从不同源领域的集合中训练模型，该模型可以直接泛化到未见过的目标领域的问题。一种有前途的解决方案是对比学习，它试图通过利用不同领域之间的样本对之 阅读全文

摘要： Generalizing to Unseen Domains: A Survey on Domain Generalization 代码地址：https://github.com/jindongwang/transferlearning/tree/master/code/DeepDG I. Intr 阅读全文

摘要： Exact Feature Distribution Matching for Arbitrary Style Transfer and Domain Generalization 论文源码：https://github.com/YBZh/EFDM 1. Introduction 传统的特征分布匹配 阅读全文

摘要： devnet \[dev(x)=\frac{\phi(x;\Theta) - \mu_\mathcal{R}}{\sigma_\mathcal{R}}\\ L(\phi(x;\Theta),\mu_\mathcal{R},\sigma_\mathcal{R})=(1-y)|dev(x)|+y\max 阅读全文

摘要： ECOD: Unsupervised Outlier Detection Using Empirical Cumulative Distribution Functions Author：Zheng Li, Yue Zhao, Student Member Xiyang Hu, Nicola Bot 阅读全文