Nov, 2019

相关感知的敌对域自适应和泛化

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TL;DR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。
domain adaptationdomain generalizationadversarial techniquescorrelation alignmentbenchmark datasets
发现论文，激发创造
  • 深度领域泛化的多组分图像转换

    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。

    Dec, 2018

  • 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

  • 判别式对抗领域自适应

    提出了一种基于判别式对抗领域适应 (DADA) 的新型对抗学习方法，其鼓励在输入实例的任何情况下，类别和域预测之间存在相互抑制关系，以解决现有方法中任务和域分类器相互独立导致的收敛问题，该方法能够在实际条件下定义一个最小极值博弈，促进联合分布对齐。除传统的闭集领域适应以外，还将 DADA 扩展到部分和开放集领域适应的极具挑战性的问题设置中，在基准数据集上实验表明了该方法的有效性并达到了三个场景下的最新成果。

    Nov, 2019

  • 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

  • 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

  • MADG：基于边界的领域泛化对抗学习

    提出了一种基于边界损失的领域一般化方法（MADG 算法），该算法通过培训过程中的对抗性学习和学习域不变特征来有效地泛化到看不见的目标域，同时通过边界损失和 Rademacher 复杂性进行理论分析，实验证明在各种真实 DG 数据集的基准测试上表现一致。

    Nov, 2023

  • 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

  • 具有类别感知对齐的强健领域无关泛化

    该论文提出了 Domain-Free Domain Generalization (DFDG)，一种模型无关的方法，通过学习领域不变的类别判别特征来实现更好的领域泛化性能，具体方法包括使用类别条件软标签来对齐样本的类别关系，使用显著性图来消除训练输入中的表面观察，并在时间序列传感器和图像分类的公共数据集上获得了具有竞争性的性能。

    Feb, 2021

  • 通用人物再识别的双分布对齐网络

    本文介绍了一种双分布对齐网络 (DDAN)，通过选择性对齐多个源域的分布将图像映射到域不变特征空间，然后通过双层约束，即面向域的对抗特征学习和面向身份的相似性增强来处理人员重识别中的域泛化问题。量化结果表明，在大规模域泛化人员重识别基准测试中，DDAN 可以很好地对齐各种源域的分布，并显着优于所有现有的域泛化方法。

    Jul, 2020

  • 非对称松弛分布对齐的域自适应

    本文提出了一种非对称松弛分布对齐的方法来解决领域适应中标签分布偏移问题，并找到了合理的理论假设条件来支撑该方法，证明了该方法在合成和真实数据集上的实际效果。

    Mar, 2019