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SELF-SUPERVISED CROSS-VIDEO TEMPORAL DIFFERENCE LEARNING FOR UNSUPERVISED DOMAIN ADAPTATION

机译:无监督域适应的自我监督的交叉视频差异学习

摘要

A method is provided for Cross Video Temporal Difference (CVTD) learning. The method adapts (540) a source domain video to a target domain video using a CVTD loss. The source domain video is annotated, and the target domain video is unannotated. The CVTD loss is computed by quantizing (510A) clips derived from the source and target domain videos by dividing the source domain video into source domain clips and the target domain video into target domain clips. The CVTD loss is further computed by sampling (510B) two clips from each of the source domain clips and the target domain clips to obtain four sampled clips including a first source domain clip, a second source domain clip, a first target domain clip, and a second target domain clip. The CVTD loss is computed (510D) as | (second source domain clip – first source domain clip) – (second target domain clip – first target domain clip).
机译:提供了一种用于交叉视频时间差(CVTD)学习的方法。 该方法使用CVTD丢失适应(540)源域视频到目标域视频。 源域视频被注释,目标域视频未被解除。 通过将源域视频划分为源域剪辑和目标域视频来计算来自源和目标域视频的量化(510A)剪辑来计算CVTD损耗。 通过采样(510b)从每个源域剪辑和目标域剪辑中的两个剪辑进一步计算CVTD损耗,以获得包括第一源域剪辑,第二源域剪辑,第一目标域剪辑的四个采样剪辑,以及 第二个目标域剪辑。 CVTD损耗计算(510D)为| (第二源域剪辑 - 第一源域剪辑) - (第二个目标域剪辑 - 第一个目标域剪辑)。

著录项

  • 公开/公告号WO2021242520A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-12-02

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 NEC LABORATORIES AMERICA INC.;

    申请/专利号WO2021US31929

  • 发明设计人 SHARMA GAURAV;CHOI JINWOO;

    申请日2021-05-12

  • 分类号G06N3/08;G06N3/04;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 22:36:32

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