反向传播实现的开放集域自适应

ECCVApr, 2018

Open Set Domain Adaptation by Backpropagation

Kuniaki Saito, Shohei Yamamoto, Yoshitaka Ushiku, Tatsuya Harada

TL;DR该研究提出了一种利用对抗训练的开放式域自适应方法，其中分类器被训练用于在源与目标样本之间建立边界，而生成器被训练用于使目标样本远离边界，从而摆脱未知的目标样本，该方法在领域适应设置中得到了广泛的评估，并在大多数设置中优于其他方法。

Abstract

Numerous algorithms have been proposed for transferring knowledge from a label-rich domain (source) to a label-scarce domain (target). Almost all of them are proposed for a closed-set scenario, where the source and the target domain completely share the class of their samples. We call the shared class the \doublequote{known class.} However, in practice, when

domain adaptation open-set scenario unknown class adversarial training feature generator

发现论文，激发创造

开放集领域适应：理论界限与算法

本文提供了第一篇研究开放领域自适应的学习界限，并提出了一种基于分布对齐的新型无监督算法，该算法旨在正则化开放集差异界限，实验证明所提出的 UOSDA 方法优于现有文献中的最新方法。

Jul, 2019

图像和行为识别的开放域适应性

提出了一种应对开放域数据集且能用于无监督和半监督领域自适应的方法，该方法在图像分类和动作识别等任务上实现了最先进的结果。

Jul, 2019

双域协作的弱监督开放集域自适应

在弱监督开放域自适应中，使用 CDA 的知识转移方法能够双向协调地分类未标记数据和识别异常点，并在应用于 Person reidentification 和 Office 基准时达到了最先进的性能。

Apr, 2019

通用源自由域自适应

该研究提出了一种新的两阶段学习过程，以实现无监督域适应并实现源自由部署。在采购阶段，通过利用现有的源数据，在新颖的生成分类器框架中增强了模型拒绝源外分布样本的能力；在部署阶段，通过使用命名为源相似度度量的新型实例级加权机制，提出了一个简单而有效的源自由自适应目标，以设计一个统一的自适应算法，该算法可在各种范畴差异下运作，并实现了卓越的域适应性能。

Apr, 2020

吸引还是分散注意力：开放集空间的边缘利用

本文中，我们探讨了如何通过语义分类对齐和对未知类别的映射，提高开放式域适应性的性能。实验证明，我们的方法在现有基准测试上表现优异。

Aug, 2019

学习因子化表示的开放式域自适应

我们提出了一个能够将数据因子化为共享和私有部分并鼓励共享表示具有判别性的框架，以自动检测目标数据中出现的新类别并将其丢弃，从而在开放域适应中显著优于现有技术。

May, 2018

无目标标签领域自适应综述

本篇综述旨在回答分类器如何从源域学习并推广到目标域，分类方法包括基于样本的方法、基于特征的方法和基于推理的方法，文章还探讨了进一步研究所需的一些问题和条件。

Jan, 2019

面向开放域自适应的未知感知领域对抗学习

本文提出一种基于 Unknown-Aware Domain Adversarial Learning（UADAL）的开放领域适应方法，该方法在特征对齐过程中同时对齐源和目标已知分布，隔离目标未知分布，实现了特征对齐和目标未知类别的理论保证，实验结果表明此方法胜过其他方法并表现出最先进的性能。

Jun, 2022

回顾标签：一种基于类别的领域自适应技术

针对多类分类问题的领域适应问题，我们提出了一种基于对抗鉴别器的方法，并采用了有关分类结构的信息，得到了在基准数据集上的最优结果。

Apr, 2019

无监督域自适应的最大分类器差异

本文提出了一种无监督领域自适应的方法，利用任务特定的决策边界来解决源和目标域之间的分布问题，通过两个分类器输出的差异来检测远离源支持的目标样本，并通过生成器生成接近源支持的目标特征来最小化差异，该方法在图像分类和语义分割的几个数据集上优于其他方法。

Dec, 2017