CVPR

Car-1000: A New Large Scale Fine-Grained Visual Categorization Dataset

Car-1000：一个新的大规模细粒度视觉分类数据集

Yutao Hu, Sen Li, Jincheng Yan, Wenqi Shao, Xiaoyan Luo

机构 * Key Laboratory of New Generation Artificial Intelligence Technology and Its Interdisciplinary Applications (Southeast University), Ministry of Education（新一代人工智能技术及交叉应用国家重点实验室（东南大学）） ； School of Astronautics, Beihang University（北航航天学院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 Car-1000是一个大规模细粒度视觉分类数据集，包含1000种不同汽车型号，旨在提升自动驾驶和交通监控等领域的识别性能。

Comments accepted to The Eleventh Workshop on Fine-Grained Visual Categorization in CVPR 2024

Efficiently Assemble Normalization Layers and Regularization for Federated Domain Generalization

高效组装规范化层和正则化以实现联邦域泛化

Khiem Le, Long Ho, Cuong Do, Danh Le-Phuoc, Kok-Seng Wong

机构 * Department of Computer Science and Engineering, University of Notre Dame（Notre Dame 大学计算机科学与工程系） ； College of Engineering and Computer Science, VinUniversity（Vin大学工程与计算机科学学院） ； Open Distributed Systems, Technical University Berlin（柏林技术大学开放分布式系统） 纠错

AI总结 gPerXAN通过个性化规范化和引导正则化实现联邦域泛化的高效组装，提升模型在域偏移下的泛化能力。

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