“FDA：面向语义分割的傅里叶域自适应”的可复现性
计算机视觉与模式识别
2021-05-03 v1
摘要
以下论文是作为 ML Reproducibility Challenge 2020 一部分、发表于 CVPR 2020 的“FDA：面向语义分割的傅里叶域自适应（FDA: Fourier Domain Adaptation for Semantic Segmentation）”的可复现性报告。作者提供了原始代码。包含从原始代码衍生出的所有消融研究、带有 WANDB 集成且注释完善的代码版本可在 <github.com/thefatbandit/FDA> 获取，并在 README 中提供了执行实验的恰当说明。
引用
@article{arxiv.2104.14749,
title = {Reproducibility of "FDA: Fourier Domain Adaptation forSemantic Segmentation},
author = {Arnesh Kumar Issar and Kirtan Mali and Aryan Mehta and Karan Uppal and Saurabh Mishra and Debashish Chakravarty},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.14749},
year = {2021}
}
备注
11 pages, 7 figures, 7 Tables, ML Reproducibility Challenge 2020