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

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

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

该研究提出了一种跨不同领域和任务学习可转移表示的框架，借助度量学习的方法为新任务和领域泛化嵌入，通过对抗损失解决了域偏移问题，在标记源数据和目标域中的未标记或稀疏标记的数据上进行同时优化。该方法在只有每类很少标记实例的情况下，对新领域内的新类提供了令人信服的结果，优于现有的微调方法，并证明了该框架在从图像对象识别到视频动作识别的转移学习任务中的有效性。

Nov, 2017

该论文提出了一种新的方法，将迁移学习视为学习聚类的问题，通过相似性信息的迁移学习和聚类网络的学习，实现了跨领域和跨任务的转移学习。作者使用了相似性网络和两种新方法来探究无监督域自适应和跨任务学习，并在该领域展现了最新成果，将其与其他算法进行比较。同时，该方法可以应用于不同的数据集，从而增加了灵活性和稳健性，并通过进一步与域适应法相结合，获得了更好的性能。

Nov, 2017

本文提出了一种新的领域自适应字典学习框架用于跨领域视觉识别，该方法通过学习一组中间领域，形成一个平滑的路径来弥补源域和目标域之间的差距，并通过分离共享字典和特定字典来实现更紧凑和再现性字典的学习，通过领域自适应稀疏编码和字典更新步骤学习。实验结果表明，该方法在三个公共数据集上表现优于大多数最先进的方法。

Apr, 2018

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

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

本文通过对多种不同的图像领域和任务类型进行超过 2000 个转移学习实验，并系统地分析其对转移学习性能的影响，得出了以下几点结论：（1）对于大多数任务，存在一种源任务显著优于 ILSVRC'12 预训练；（2）图像领域是实现积极转移的最重要因素；（3）源数据集应包括目标数据集的图像领域以获得最佳结果；（4）同时，当源任务的图像领域比目标任务的图像领域范围更广时，我们观察到的负面影响很小；（5）跨任务类型的转移可能会有益，但其成功与源任务和目标任务类型密切相关。

Mar, 2021

提出了一种新颖的领域适应方法，将在大型易于获得的源数据集 (例如，合成图像) 上学习的视觉表示适应到目标实际世界领域，不需要昂贵的手工数据注释。作者使用弱对齐图像，结合分布对齐的方式来解决实际和模拟环境差异的问题，并在机器人操作任务上对其进行了评估。

Nov, 2015