CDAD-Net: Bridging Domain Gaps in Generalized Category Discovery
In Generalized Category Discovery (GCD), we cluster unlabeled samples of known and novel classes, leveraging a training dataset of known classes. A salient challenge arises due to domain shifts between these datasets. To address this, we present a novel setting: Across Domain Generalized Category Di...
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Veröffentlicht in: | arXiv.org 2024-04 |
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Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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Online-Zugang: | Volltext |
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