Littérature scientifique sur le sujet « Domain generalisation »
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Articles de revues sur le sujet "Domain generalisation"
Zhou, Kaiyang, Yongxin Yang, Timothy Hospedales et Tao Xiang. « Deep Domain-Adversarial Image Generation for Domain Generalisation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 07 (3 avril 2020) : 13025–32. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i07.7003.
Texte intégralSeemakurthy, Karthik, Charles Fox, Erchan Aptoula et Petra Bosilj. « Domain Generalised Faster R-CNN ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 2 (26 juin 2023) : 2180–90. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i2.25312.
Texte intégralLe, Hoang Son, Rini Akmeliawati et Gustavo Carneiro. « Domain Generalisation with Domain Augmented Supervised Contrastive Learning (Student Abstract) ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 18 (18 mai 2021) : 15821–22. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i18.17907.
Texte intégralRoeper, P. « Generalisation of first-order logic to nonatomic domains ». Journal of Symbolic Logic 50, no 3 (septembre 1985) : 815–38. http://dx.doi.org/10.2307/2274334.
Texte intégralGomathi, R., et S. Selvakumaran. « A Novel Medical Image Segmentation Model with Domain Generalization Approach ». International Journal of Electrical and Electronics Research 10, no 2 (30 juin 2022) : 312–19. http://dx.doi.org/10.37391/ijeer.100242.
Texte intégralMyers, Scott, et Jaye Padgett. « Domain generalisation in artificial language learning ». Phonology 31, no 3 (décembre 2014) : 399–433. http://dx.doi.org/10.1017/s0952675714000207.
Texte intégralHYLAND, MARTIN. « Some reasons for generalising domain theory ». Mathematical Structures in Computer Science 20, no 2 (25 mars 2010) : 239–65. http://dx.doi.org/10.1017/s0960129509990375.
Texte intégralRashid, Fariza, Ben Doyle, Soyeon Caren Han et Suranga Seneviratne. « Phishing URL detection generalisation using Unsupervised Domain Adaptation ». Computer Networks 245 (mai 2024) : 110398. http://dx.doi.org/10.1016/j.comnet.2024.110398.
Texte intégralAnthony, Martin, Peter Bartlett, Yuval Ishai et John Shawe-Taylor. « Valid Generalisation from Approximate Interpolation ». Combinatorics, Probability and Computing 5, no 3 (septembre 1996) : 191–214. http://dx.doi.org/10.1017/s096354830000198x.
Texte intégralOrazov, B. B. « On the asymptotic behaviour at infinity of solutions of the traction boundary value problem ». Proceedings of the Royal Society of Edinburgh : Section A Mathematics 111, no 1-2 (1989) : 33–52. http://dx.doi.org/10.1017/s0308210500024999.
Texte intégralThèses sur le sujet "Domain generalisation"
Rahman, Mohammad Mahfujur. « Deep domain adaptation and generalisation ». Thesis, Queensland University of Technology, 2020. https://eprints.qut.edu.au/205619/1/Mohammad%20Mahfujur_Rahman_Thesis.pdf.
Texte intégralMcLean, David. « Improving generalisation in continuous data domains ». Thesis, University of Manchester, 1995. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.283816.
Texte intégralGuesdon, Romain. « Estimation de poses humaines par apprentissage profond : application aux passagers des véhicules autonomes ». Electronic Thesis or Diss., Lyon 2, 2024. http://www.theses.fr/2024LYO20002.
Texte intégralResearch into autonomous cars has made great strides in recent decades, focusing particularly on analysis of the external environment and driving-related tasks. This has led to a significant increase in the autonomy of private vehicles. In this new context, it may be relevant to take an interest in the passengers of these autonomous vehicles, to study their behavior in the face of this revolution in the means of transport. The AURA AutoBehave project has been set up to explore these issues in greater depth. This project brings together several laboratories conducting research in different scientific disciplines linked to this theme, such as computer vision, biomechanics, emotions, and transport economics. This thesis carried out at the LIRIS laboratory is part of this project, in which we focus on methods for estimating the human poses of passengers using deep learning. We first looked at state-of-the-art solutions and developed both a dataset and a metric better suited to the constraints of our context. We also studied the visibility of the keypoints to help estimate the pose. We then tackled the problem of domain generalisation for pose estimation to propose an efficient solution under unknown conditions. Thus, we focused on the generation of synthetic passenger data for pose estimation. Among other things, we studied the application of generative networks and 3D modeling methods to our problem. We have used this data to propose different training strategies and two new network architectures. The proposed fusion approach associated with the training strategies makes it possible to take advantage of both generic and specific datasets, to improve the generalisation capabilities of pose estimation methods inside a car, particularly on the lower body
Livres sur le sujet "Domain generalisation"
Aubreville, Marc, David Zimmerer et Mattias Heinrich, dir. Biomedical Image Registration, Domain Generalisation and Out-of-Distribution Analysis. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-97281-3.
Texte intégralAubreville, Marc, David Zimmerer et Mattias Heinrich. Biomedical Image Registration, Domain Generalisation and Out-Of-Distribution Analysis : MICCAI 2021 Challenges, MIDOG 2021, MOOD 2021, and Learn2Reg 2021, Held in Conjunction with MICCAI 2021, Strasbourg, France, September 27-October 1, 2021, Proceedings. Springer International Publishing AG, 2022.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Domain generalisation"
Fick, Rutger H. J., Alireza Moshayedi, Gauthier Roy, Jules Dedieu, Stéphanie Petit et Saima Ben Hadj. « Domain-Specific Cycle-GAN Augmentation Improves Domain Generalizability for Mitosis Detection ». Dans Biomedical Image Registration, Domain Generalisation and Out-of-Distribution Analysis, 40–47. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-97281-3_5.
Texte intégralLong, Xi, Ying Cheng, Xiao Mu, Lian Liu et Jingxin Liu. « Domain Adaptive Cascade R-CNN for MItosis DOmain Generalization (MIDOG) Challenge ». Dans Biomedical Image Registration, Domain Generalisation and Out-of-Distribution Analysis, 73–76. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-97281-3_11.
Texte intégralAlmahfouz Nasser, Sahar, Nikhil Cherian Kurian et Amit Sethi. « Domain Generalisation for Mitosis Detection Exploting Preprocessing Homogenizers ». Dans Biomedical Image Registration, Domain Generalisation and Out-of-Distribution Analysis, 77–80. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-97281-3_12.
Texte intégralWilm, Frauke, Christian Marzahl, Katharina Breininger et Marc Aubreville. « Domain Adversarial RetinaNet as a Reference Algorithm for the MItosis DOmain Generalization Challenge ». Dans Biomedical Image Registration, Domain Generalisation and Out-of-Distribution Analysis, 5–13. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-97281-3_1.
Texte intégralChung, Youjin, Jihoon Cho et Jinah Park. « Domain-Robust Mitotic Figure Detection with Style Transfer ». Dans Biomedical Image Registration, Domain Generalisation and Out-of-Distribution Analysis, 23–31. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-97281-3_3.
Texte intégralYang, Sen, Feng Luo, Jun Zhang et Xiyue Wang. « Sk-Unet Model with Fourier Domain for Mitosis Detection ». Dans Biomedical Image Registration, Domain Generalisation and Out-of-Distribution Analysis, 86–90. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-97281-3_14.
Texte intégralJahanifar, Mostafa, Adam Shepard, Neda Zamanitajeddin, R. M. Saad Bashir, Mohsin Bilal, Syed Ali Khurram, Fayyaz Minhas et Nasir Rajpoot. « Stain-Robust Mitotic Figure Detection for the Mitosis Domain Generalization Challenge ». Dans Biomedical Image Registration, Domain Generalisation and Out-of-Distribution Analysis, 48–52. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-97281-3_6.
Texte intégralNateghi, Ramin, et Fattaneh Pourakpour. « Two-Step Domain Adaptation for Mitotic Cell Detection in Histopathology Images ». Dans Biomedical Image Registration, Domain Generalisation and Out-of-Distribution Analysis, 32–39. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-97281-3_4.
Texte intégralLafarge, Maxime W., et Viktor H. Koelzer. « Rotation Invariance and Extensive Data Augmentation : A Strategy for the MItosis DOmain Generalization (MIDOG) Challenge ». Dans Biomedical Image Registration, Domain Generalisation and Out-of-Distribution Analysis, 62–67. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-97281-3_9.
Texte intégralTan, Jeremy, Turkay Kart, Benjamin Hou, James Batten et Bernhard Kainz. « MetaDetector : Detecting Outliers by Learning to Learn from Self-supervision ». Dans Biomedical Image Registration, Domain Generalisation and Out-of-Distribution Analysis, 119–26. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-97281-3_18.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Domain generalisation"
Nguyen, Toan, Kien Do, Bao Duong et Thin Nguyen. « Domain Generalisation via Risk Distribution Matching ». Dans 2024 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV). IEEE, 2024. http://dx.doi.org/10.1109/wacv57701.2024.00277.
Texte intégralLe, Hoang Son, Rini Akmeliawati et Gustavo Carneiro. « Combining Data Augmentation and Domain Distance Minimisation to Reduce Domain Generalisation Error ». Dans 2021 Digital Image Computing : Techniques and Applications (DICTA). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/dicta52665.2021.9647203.
Texte intégralVu, Thuy-Trang, Shahram Khadivi, Dinh Phung et Gholamreza Haffari. « Domain Generalisation of NMT : Fusing Adapters with Leave-One-Domain-Out Training ». Dans Findings of the Association for Computational Linguistics : ACL 2022. Stroudsburg, PA, USA : Association for Computational Linguistics, 2022. http://dx.doi.org/10.18653/v1/2022.findings-acl.49.
Texte intégralArsenos, Anastasios, Dimitrios Kollias, Evangelos Petrongonas, Christos Skliros et Stefanos Kollias. « Uncertainty-Guided Contrastive Learning For Single Source Domain Generalisation ». Dans ICASSP 2024 - 2024 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2024. http://dx.doi.org/10.1109/icassp48485.2024.10448096.
Texte intégralAhmad, Rehan, Md Asif Jalal, Muhammad Umar Farooq, Anna Ollerenshaw et Thomas Hain. « Towards Domain Generalisation in ASR with Elitist Sampling and Ensemble Knowledge Distillation ». Dans ICASSP 2023 - 2023 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/icassp49357.2023.10095746.
Texte intégralChen, Qi, Bing Xue et Mengjie Zhang. « Generalisation and domain adaptation in GP with gradient descent for symbolic regression ». Dans 2015 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/cec.2015.7257017.
Texte intégralArora, Aseem, Shabbirhussain Bhaisaheb, Harshit Nigam, Manasi Patwardhan, Lovekesh Vig et Gautam Shroff. « Adapt and Decompose : Efficient Generalization of Text-to-SQL via Domain Adapted Least-To-Most Prompting ». Dans Proceedings of the 1st GenBench Workshop on (Benchmarking) Generalisation in NLP. Stroudsburg, PA, USA : Association for Computational Linguistics, 2023. http://dx.doi.org/10.18653/v1/2023.genbench-1.3.
Texte intégralKamenou, Eleni, Jesús Martínez Del Rincón, Paul Miller et Patricia Devlin-Hill. « A Meta-learning Approach for Domain Generalisation across Visual Modalities in Vehicle Re-identification ». Dans 2023 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/cvprw59228.2023.00044.
Texte intégralAbeysinghe, Chamath, Chris Reid, Hamid Rezatofighi et Bernd Meyer. « Tracking Different Ant Species : An Unsupervised Domain Adaptation Framework and a Dataset for Multi-object Tracking ». Dans Thirty-Second International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-23}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2023. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2023/61.
Texte intégralPascual, Rodrigo, Jean-Claude Golinval et Mario Razeto. « A Model Updating Method Based on the Concept of Frequency Shift Between Analytical and Experimental FRFs ». Dans ASME 1997 Design Engineering Technical Conferences. American Society of Mechanical Engineers, 1997. http://dx.doi.org/10.1115/detc97/vib-4146.
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