通过发现潜在领域来提升域自适应

CVPRMay, 2018

通过发现潜在领域来提升域自适应

Boosting Domain Adaptation by Discovering Latent Domains

Massimiliano Mancini, Lorenzo Porzi, Samuel Rota Bulò, Barbara Caputo, Elisa Ricci

TL;DR本文提出了一种基于深度卷积神经网络的领域自适应方法，在自动发现图像数据集中的潜在领域并利用此信息来学习鲁棒的目标分类器方面取得了显著优于现有方法的结果，其中引入了两个主要组件，一个是自动计算源样本分配到潜在领域的支路，另一个是利用领域成员信息对齐 CNN 内部特征表示分布的新型图层。

Abstract

Current domain adaptation (DA) methods based on deep architectures assume that the source samples arise from a single distribution. However, in practice, most datasets can be regarded as mixtures of multiple domains. In these cases exploiting single-source DA methods for learning targe

domain adaptation convolutional neural network latent domains multisource learning feature alignment

发现论文，激发创造

无监督深度域自适应中的潜在域推断

本文提出了一种新的深度学习架构，通过自动发现视觉数据中的潜在域并利用这些信息来学习强健的目标分类器来解决不带标签数据的目标域学习问题，在公共基准测试中表现优于现有的方法。

Mar, 2021

使用多个潜在领域的混合模型进行领域泛化

该研究使用多种潜在领域混合的方式来提高神经网络的领域泛化能力，通过聚类将样本分为不同的领域，并通过对抗学习训练领域不变特征提取器来发现潜在领域，并利用风格特征进行聚类，达到不需要使用领域标签的领域泛化模型的训练。该方法表现优于传统的领域泛化方法，包括使用领域标签的方法。

Nov, 2019

联合域适应

我们提出了一种新颖的神经网络端到端领域自适应技术 —— 联想域自适应，这种技术通过强化源数据与目标数据之间的关联，在嵌入空间中产生统计领域不变嵌入并最小化标签产生误差，从而对未标记的目标域推断类标签，有效地实现域适应，并取得了卓越的性能。

Aug, 2017

深度视觉域自适应

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

神经网络的领域对抗性训练

本文提出了一种新的领域适应的表示学习方法，使用神经网络架构从源域的有标签数据和目标域的无标签数据中推断出训练的特征，该方法增加了标准层和一个新的反向梯度层，可以在文本情感分析、图像分类以及人员重新识别等任务中有效实现领域适应。

May, 2015

判别式标签一致性域自适应

本文提出了一种新颖的无监督域自适应方法，通过同时优化理论上建立的误差界的三个项，迭代搜索潜在的共享特征子空间，来降低数据分布差异并增加类间距离，以有效学习目标数据的预测器。同时，还考虑了数据异常值的影响以避免负面知识迁移。实验和分析验证了该方法的有效性和优越性。

Feb, 2018

基于交叉注意力的前馈无源隐空域自适应

本文研究深度学习中前馈源自适应的应用及其改进，通过交叉关注机制自适应目标数据集，探索自动化实例选取提升性能，实验表明我们提出的框架能显著改进现有方法。

Jul, 2022

领域对抗神经网络

本研究提出了一种针对领域自适应问题的新型表示学习算法，其中训练和测试数据来自类似但不同的分布，实验结果表明，我们的神经网络算法对领域适应具有更好的性能表现，而不管是标准神经网络还是支持向量机，即使是使用 Chen 等人提出的最先进的边缘化堆栈去噪自编码器的输入特征提取。

Dec, 2014

跨域和跨任务的同时深度迁移

本研究提出一种用于视觉领域适应的 CNN 架构，利用未标记和稀疏标记的目标领域数据实现域不变性优化并采用软标签分布匹配损失在任务之间传递信息，其在监督和半监督适应设置下都取得了先前发表结果之上的实证表现。

Oct, 2015

深度领域混淆：最大化领域不变性

本论文提出了一种基于深度卷积神经网络的适应性层及额外的领域混淆损失函数，学习既有语义意义且兼具领域不变性的表示。此方法提供了优异的实验性能，超过了之前已发表成果，如在标准化基准视觉领域适应任务的结果。

Dec, 2014