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《无监督跨域目标识别优化算法研究》
一、引言
随着人工智能技术的飞速发展,目标识别技术在众多领域中发挥着越来越重要的作用。然而,在实际应用中,常常会遇到不同领域间的数据分布差异问题,即跨域问题。无监督跨域目标识别技术因此应运而生,旨在解决不同领域间目标识别的难题。本文将重点研究无监督跨域目标识别的优化算法,以提高目标识别的准确性和效率。
二、研究背景与意义
无监督跨域目标识别是机器学习和计算机视觉领域的重要研究方向。在实际应用中,由于不同领域间的数据分布差异,传统的目标识别算法往往难以直接应用。无监督跨域目标识别技术能够在无需大量标注数据的情况下,通过学习不同领域间的共享特征和规律,实现跨域目
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