Feb, 2020

双向生成无监督域适应

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TL;DR本研究提出了双向生成领域自适应模型，通过一致分类器插值两个中间域来平衡减轻域差异和保留内在结构，使用跨领域对齐约束来进一步增强性能，设计了两个分类器，联合优化以最大化目标样本预测的一致性。广泛的实验证明，我们提出的模型在标准跨域视觉基准上优于现有技术。
unsupervised domain adaptationdomain discrepancybi-directional generationconsistent classifierscross-domain alignment
发现论文，激发创造
  • 从源到目标再到源：对称双向自适应 GAN

    本研究提出了一种对称映射的生成对抗网络用于不同领域的图像之间进行双向的图像变换，并结合目标自我标记和新的一致性分类损失来优化生成器的输出，实验表明该方法能超越前人在四个基准数据集中无监督领域适应方面的最新研究进展。

    May, 2017

  • FixBi: 跨领域空间的无监督领域自适应

    介绍了一种针对领域差异性大的无监督域自适应方法，包括使用固定比例的混合增强多个中间域，训练源主导模型和目标主导模型，使用置信度学习方法逐渐实现领域知识的转移。

    Nov, 2020

  • 标签驱动的域自适应语义分割重建

    该研究提出了一种新的框架来缓解图像翻译偏差问题并将不同领域的特征对齐，该框架通过对目标到源的翻译和从预测标签中重构源和目标图像来实现。实验结果表明，该方法在从合成到真实的城市场景理解中具有良好的效果。

    Mar, 2020

  • 单源深度无监督视觉域自适应综述

    本文综述了最新的单源深度无监督域适应方法，主要集中在视觉任务中，并讨论了未来研究的新视角。首先介绍了不同领域适应策略的定义和现有基准数据集的描述，然后总结和比较了不同类别的单源无监督域适应方法，包括基于差异性的方法，对抗式鉴别方法，对抗式生成方法和自监督方法，并探讨了未来的研究方向、挑战和可能的解决方案。

    Sep, 2020

  • 高维度非对抗源导向扰动下的一致性正则化 —— 用于分割中的无监督领域自适应

    本文提出了一种名为 BiSIDA 的双向风格诱导域自适应方法，利用一种简单的神经风格传输模型来高效地利用未标记的目标领域数据集，并利用一致性正则化方法来提高语义分割任务的准确性，实验结果表明，BiSIDA 在两种常用的合成 - 真实领域自适应基准测试中取得了最新的最优结果。

    Sep, 2020

  • 双向对比学习用于领域自适应语义分割

    提出了一种新颖的无监督领域自适应方法，通过像素 - 原型对比学习框架进行标记迁移，学习跨域不变且具有区分性的特征，生成动态伪标签来建立对比学习训练对，并逐渐调整原型的领域偏差来提高其性能。

    Jul, 2022

  • 一种新的双向无监督域自适应分割框架

    本文介绍了一种基于 “分离表达学习” 的双向无监督领域自适应（BiUDA）框架，来提高医疗图像分析中深度学习模型在不同领域间迁移性能，实验结果显示该框架优于当前先进的方法。

    Aug, 2021

  • 自我监督下的无监督领域自适应

    本文研究无监督领域自适应，提出了一种将源域和目标域之间的表示进行对齐的方法，从而使目标域数据的分类准确性更高。该方法利用自监督任务对两个域进行训练并成功地泛化到目标域。在实验中，我们获得了四个标准基准测试中的最先进结果，并在分割适应性方面取得了有竞争力的结果。

    Sep, 2019

  • 兼顾两种世界：面向领域的 Transformer 用于无监督领域自适应

    提出了一种基于 Domain-Oriented Transformer 的无监督域自适应方法，通过在不同的领域中聚焦于不同的特征空间进行特征对齐，并为每个领域创建一个特定的面向域的分类器，该方法在多个基准测试中取得了最先进的效果。

    Aug, 2022

  • 具有类别级别梯度对齐的双判别器领域对抗神经网络

    我们提出了一种新的双判别器域对抗神经网络，即 BACG，通过类级梯度对齐和证据学习理论来解决无监督域适应中的挑战，并且在四个基准数据集上进行的广泛实验和理论分析验证了算法的有效性和健壮性。

    Oct, 2023