深度领域泛化的多组分图像转换

Dec, 2018

Multi-component Image Translation for Deep Domain Generalization

Mohammad Mahfujur Rahman, Clinton Fookes, Mahsa Baktashmotlagh, Sridha Sridharan

TL;DR通过生成对抗网络生成的合成数据和应用 DA 方法到 DG 场景的协议，作者提出了两种方法来解决领域泛化挑战，并在四个跨领域基准数据集上进行了大量实验。实验结果表明，所提出的模型在 DG 方面优于当前最先进的方法。

Abstract

Domain adaption (DA) and domain generalization (DG) are two closely related methods which are both concerned with the task of assigning labels to an unlabeled data set. The only dissimilarity between these approaches is that DA can access the target data during the training phase, whil

domain adaptation domain generalization generative adversarial network cross-domain benchmark datasets synthetic data

发现论文，激发创造

领域对抗深度图像生成用于领域泛化

本文介绍了一种基于深度生成对抗网络的领域泛化方法，通过生成新的数据使学习模型适应未知的测试领域，从而提高模型的准确性和鲁棒性。

Mar, 2020

相关感知的敌对域自适应和泛化

本文提出了一种基于相关性感知的对抗式 DA 和 DG 框架，将源数据和目标数据的特征最小化，通过关联对齐模块和对抗学习来实现更加领域无关的模型，并在基准数据集上进行的实验证明了我们提出的方法的最新效果得到了改善。

Nov, 2019

基于增强的域泛化用于语义分割

本研究系统地研究了简单、基于规则的图像增强方法（如模糊、噪声、色彩抖动等）对深度神经网络（DNNs）的领域内外泛化能力。实验结果表明，对多个不同的图像增强进行组合优于单独使用单个图像增强，并且与最先进的领域泛化方法相比表现相当。

Apr, 2023

多领域判别分析实现领域泛化

本文提出了一种多领域判别分析方法 (MDA) 来处理分类任务中的域泛化问题，通过学习一个域不变的特征变换，旨在实现每个类别之间领域的最小差异、类别之间最大可分性以及整体最大紧凑性，在学习理论分析中提供了过度风险和泛化误差的限制，通过对合成数据集和真实基准数据集的全面实验，证明了 MDA 的有效性。

Jul, 2019

单一领域泛化的多样化学习

本研究提出了使用样式互补模块来增强模型的泛化能力，从而解决单域泛化中由于样本多样性有限而导致的泛化性能下降。通过在三个基准数据集上进行大量实验，结果表明本方法优于现有的单域泛化方法，最高提升了 25.14%。

Aug, 2021

更深，更广，更艺术化的领域泛化

本文主要介绍了如何利用深度学习和 CNN 模型处理领域泛化问题，建立起一个更加完整的基准测试数据集，并在其中进行了对比实验，证明了该方法的优越性以及提出的数据集的更高难度值。

Oct, 2017

无监督像素级域自适应生成对抗网络

本文提出了一种基于生成对抗网络的方法，通过在像素空间中学习一种转换方法，将源域图像适应为与目标域相同的样子，以解决渲染图像训练模型泛化性不强的问题。该方法不仅可以生成逼真的样本，而且在许多无监督域适应场景中均优于现有技术，并证明了适应过程对于训练期间未被观察到的物体类别的泛化性。

Dec, 2016

基于元学习的交叉领域验证的判别式对抗领域泛化

本文提出基于元学习的 Discriminative Adversarial Domain Generalization（DADG）框架来改善机器学习模型的泛化能力，包括学习一般化的特征表示和分类器，在三个基准数据集的对比中，DADG 始终优于基线 DeepAll，并在大多数评估情况下优于其他现有的领域泛化算法。

Nov, 2020

面部反欺诈的自领域适应

本研究提出了一种自适应框架以应对面部反欺骗技术面临的跨域泛化问题，使用基于元学习的领域自适应算法，利用未标记的测试域数据来更新适配器以进一步提高性能。在四个公共数据集上的实验证明了该方法的有效性。

Feb, 2021

动态领域泛化

提出一种名为 “动态域泛化”(DDG) 的新颖域泛化变体，其中模型学习扭曲网络参数以适应来自不同域的数据，并使用元调整器来扭曲网络参数，以便针对不同来源和目标域进行动态调整。通过使用 DomainMix 来模拟不同域的数据进行教学，以帮助元调整器适应未来的未知目标领域，无需经过训练即可实现模型的自适应调整，实验证明该方法的有效性。

May, 2022