面向开放集领域自适应的可继承模型

CVPRApr, 2020

面向开放集领域自适应的可继承模型

Towards Inheritable Models for Open-Set Domain Adaptation

Jogendra Nath Kundu, Naveen Venkat, Ambareesh Revanur, Rahul M V, R. Venkatesh Babu

TL;DR在没有使用带标签源数据集的情况下，提出了一种新颖的领域适配范式，其中源培训模型被用于实现适应。该方法包括一种知识继承度量方法，以及一种可实现适应的继承模型选择方法。在视觉识别任务中进行综合实验评估，取得了最先进的开放域适配性能。

Abstract

There has been a tremendous progress in domain adaptation (DA) for visual recognition tasks. Particularly, open-set DA has gained considerable attention wherein the target domain contains additional unseen categories. Existing open-set DA approaches demand access to a labeled source da

domain adaptation open-set learning visual recognition knowledge inheritability object detection

发现论文，激发创造

图像和行为识别的开放域适应性

提出了一种应对开放域数据集且能用于无监督和半监督领域自适应的方法，该方法在图像分类和动作识别等任务上实现了最先进的结果。

Jul, 2019

通用源自由域自适应

该研究提出了一种新的两阶段学习过程，以实现无监督域适应并实现源自由部署。在采购阶段，通过利用现有的源数据，在新颖的生成分类器框架中增强了模型拒绝源外分布样本的能力；在部署阶段，通过使用命名为源相似度度量的新型实例级加权机制，提出了一个简单而有效的源自由自适应目标，以设计一个统一的自适应算法，该算法可在各种范畴差异下运作，并实现了卓越的域适应性能。

Apr, 2020

反向传播实现的开放集域自适应

该研究提出了一种利用对抗训练的开放式域自适应方法，其中分类器被训练用于在源与目标样本之间建立边界，而生成器被训练用于使目标样本远离边界，从而摆脱未知的目标样本，该方法在领域适应设置中得到了广泛的评估，并在大多数设置中优于其他方法。

Apr, 2018

学习因子化表示的开放式域自适应

我们提出了一个能够将数据因子化为共享和私有部分并鼓励共享表示具有判别性的框架，以自动检测目标数据中出现的新类别并将其丢弃，从而在开放域适应中显著优于现有技术。

May, 2018

开放集领域适应：理论界限与算法

本文提供了第一篇研究开放领域自适应的学习界限，并提出了一种基于分布对齐的新型无监督算法，该算法旨在正则化开放集差异界限，实验证明所提出的 UOSDA 方法优于现有文献中的最新方法。

Jul, 2019

平衡辨识性和迁移性以实现无源域自适应

在源 - 无源领域自适应（DA）场景下，本文提出了一种混合原始和对应的泛化样本的解决方案，用于提高领域的转移能力和保护隐私，在现有的无源 DA 方法上实现提高识别和转移的平衡，并在分类和语义分割任务上实现了最先进的性能，在单源和多源场景下均给出实验验证。

Jun, 2022

双域协作的弱监督开放集域自适应

在弱监督开放域自适应中，使用 CDA 的知识转移方法能够双向协调地分类未标记数据和识别异常点，并在应用于 Person reidentification 和 Office 基准时达到了最先进的性能。

Apr, 2019

具有视觉 - 语言基础模型的开放域适应

无监督域自适应对标记数据集域与无标记数据集域之间的知识转移非常有效，开放集域自适应解决了目标域中可能存在的未知类别问题，这项工作探索了使用 CLIP 来应用于开放集域自适应的通用方法，并通过熵优化策略提高了模型性能，提供了在多个基准测试上最新的结果，证明了其在解决目标域适应问题中的有效性。

Jul, 2023

利用固有邻域结构进行无源域自适应

本文提出一种基于目标域数据固有结构的源无关领域适应方法，通过定义目标数据的局部亲和力并鼓励具有高局部亲和力的数据标签一致性来解决领域偏移问题，并在几个 2D 图像和 3D 点云识别数据集上取得了最先进的性能。

Oct, 2021

学习领域不变表示以多源迁移学习

本研究探讨了多源领域自适应和领域泛化设置中的目标通用损失的上界和两种领域不变表示的定义，并研究了强制学习每个领域不变表示的优缺点和权衡，并通过实验来检查这些表示的权衡，探索了我们所开发的理论的其他有趣特性。

Nov, 2021