本文系统概述了用于计算机视觉应用的深度域自适应方法，涵盖了深度架构在领域自适应中的运用、深度视觉域自适应的发展趋势，并介绍了可应用于这些模型的其他改进策略。

Dec, 2020

本文介绍领域自适应和迁移学习的概述，涵盖不同类型的方案和历史浅层方法、深度卷积架构、超出图像分类的领域适应方法，以及将领域适应与其他机器学习解决方案相关联的讨论。

Feb, 2017

本文综述了最新的单源深度无监督域适应方法，主要集中在视觉任务中，并讨论了未来研究的新视角。首先介绍了不同领域适应策略的定义和现有基准数据集的描述，然后总结和比较了不同类别的单源无监督域适应方法，包括基于差异性的方法，对抗式鉴别方法，对抗式生成方法和自监督方法，并探讨了未来的研究方向、挑战和可能的解决方案。

Sep, 2020

该研究论文对深度学习与非监督领域自适应进行了综述并对其中一些方法进行了比较，同时探讨了应用领域及未来研究方向。

Dec, 2018

本文介绍了现有的领域自适应方法的分析，提出了一种新的方法，证明了在不同领域中改进视觉识别任务的潜力，为领域自适应领域的进一步研究和发展开辟了机遇。

Jul, 2023

介绍了机器学习在医学图像分析中的应用以及领域适应（domain adaptation）的最新进展，详细分类与总结了分为浅层模型和深层模型，分别包含有监督、半监督和无监督学习的领域适应模型，并简要总结了领域适应方法在医学图像数据集上的表现。

Feb, 2021

深度学习在许多领域都展现出其超凡表现，但仅仅依靠大量标记数据来训练模型并不能保证其在面临目标域的分布变化时仍有出色的表现，无监督域自适应通过利用源领域标记数据和目标领域未标记数据来解决该问题，并已在自然图像处理、自然语言处理等领域取得了许多令人期待的结果，该文对该领域的方法和应用进行了系统比较，并强调了当前方法的不足及未来研究方向。

Aug, 2022

本研究关注最近在计算机视觉领域的早期领域转移学习方法，强调借助标记数据从不同域进行域适应以在目标域中提高数据分类准确度。

Nov, 2012

本研究通过详细描述检测的域适应问题并对各种方法进行广泛概述，强调提出的策略及其相关的缺点，为未来的研究提供有前途的问题，并向计算机视觉、生物计算、医学影像和自主导航等领域的模式识别专家介绍了当前进展的现状。

May, 2021

本论文提出了一种新的深度架构领域适应方法，可通过大量源域标记数据和大量目标域未标记数据的训练而实现。在提出的方法中，深层特征在源域的主要学习任务上是有区分性的，而且对于域之间的变化具有不变性。而通过增加几个标准层和简单的梯度反转层的方法可以实现该适应行为，并且此方法在图像分类实验中表现非常出色。

Sep, 2014