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摘要
近年来，随着深度学习技术的不断进步，计算机视觉在图像分类、目标检测、
深度估计等多个视觉任务上均取得了突破性的进展。传统的深度学习技术很大程
度上依赖于大量的人工标注数据，并且假设训练数据与测试数据具有相同的分布。
然而在实际应用中，数据独立同分布的假设往往并不成立，限制了深度学习模型
的泛化能力和知识复用能力，并且为特定领域制作具有大量人工标注的数据集也
不现实。使用领域适应技术，可以减小源域与目标域的数据分布差异，实现领域
不变知识的跨域迁移和复用，从而解决上述问题。本文对基于对抗思想的深度域
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