Apr, 2019

任务和领域跨界学习

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TL;DR本文提出了一种新的适应性框架，用于跨任务和领域传递知识，通过在一个完全监督域中学习跨任务和领域的知识，使其在只有部分监督域中实现性能增益。实验证明了该框架在两个具有挑战性的任务（即单眼深度估计和语义分割）和四个不同领域（Synthia、Carla、Kitti 和 Cityscapes）中的有效性。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 视觉应用的域自适应：一份综合调查

    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

  • 任务分解：解耦任务迁移学习

    本文提出了一种针对可视化任务空间结构的全计算方法，建立起一个任务转移学习的计算分类图谱，并研究了这种结构的一些影响，例如，减少标记数据的需求等。

    Apr, 2018

  • 任务判别的领域对齐方法用于无监督领域自适应

    本文提出了一种深度域自适应框架，采用鉴别偏差度量，并结合任务驱动域对齐鉴别器和域正则化器，以改进无监督域适应的性能，并在多项标准基准测试中证明了其优于现有技术的一致性。

    Sep, 2019

  • 语义分割中的上下文感知域自适应

    本文提出了一种基于交叉关注机制的无监督域自适应方法，用于在语义分割中将一个域中的知识转移到另一个域中，通过对自注意力机制的改进，能够更好地适应上下文依赖性和转移可操作的上下文信息，优于现有的方法。

    Mar, 2020

  • 跨领域的自监督学习

    本研究提出一种对物体在不同域中的识别问题采用监督学习和自监督学习方法相结合的多任务学习算法，通过学习对象形状，掌握空间定向和部件相关性等概念，证明该算法在域通用和适应性方面具有较高的竞争力。

    Jul, 2020

  • 通过任务蒸馏进行领域适应

    使用图像识别数据集作为源域和目标域之间的桥梁，通过任务蒸馏框架，在不同仿真器之间成功地传输导航策略，并在传统领域适应基准上展现出有前途的结果。

    Aug, 2020

  • 基于交叉模态学习的三维语义分割领域自适应

    本文介绍了一种新的领域适应策略 - “交叉模态学习”，在无监督和半监督领域适应设置下，通过两种模式的相互模仿实现模态之间的一致性，在3D语义分割任务中证明了该方法的有效性

    Jan, 2021

  • 学习将深度和语义联系起来，实现无监督域自适应

    本文针对无监督领域适应(Unsupervised Domain Adaptation)问题，提出了一种编码视觉任务关系的方法，通过引入交叉任务关系层(Cross-Task Relation Layer)和迭代自学习(Iterative Self-Learning)训练策略，能够更好地捕捉任务之间的互补信息，在语义分割与单目深度估计的两个任务上实验验证了方法的有效性。

    May, 2021

  • 跨任务和领域传递良好特征的学习

    本文提出一种基于知识迁移和神经网络的方法，使得在新领域中，能够在有限或无额外监督的情况下利用特定领域中已学知识解决新任务，并且在特征空间约束和映射网络方面提出了一些策略，从而在合成到真实的语境下，利用单目深度估计和语义分割任务之间的知识迁移，获取了令人满意的结果。

    Jan, 2023