Apr, 2020

通用源自由域自适应

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 多功能域自适应的最小类混淆

    本研究提出了一种通用的归纳偏见，即最小类混淆(MCC)方法，该方法不仅易于收敛，而且可以有效地处理多个不同的领域适应(DA)方案，特别是在Partial-Set和Multi-Target DA两个难度较高的数据集上表现优异。

    Dec, 2019

  • 无源域自适应

    我们介绍了一种源数据自由的领域自适应方法，使用预训练模型自学习来更新目标模型，通过基于自熵的准则选择可靠样本以定义类的原型，并用伪标签为每个目标样本分配标签以训练目标模型，最终得到比传统领域适应方法更好的结果。

    Jul, 2020

  • 基于图像翻译的无源域适配

    本文研究了源自由的领域自适应问题，提出了使用图像转换方法将目标图像的风格转换为未见过的源图像的方法，从而使得使用预训练模型对转换后的图像进行分类可以得到更高的准确率。

    Aug, 2020

  • 领域印象：一种无需源数据的领域自适应方法

    该论文提出了一种无需源数据的领域自适应技术，其基于生成式框架，使用来自源类的分类器生成样本，并使用神经能量网络训练联合分布，在此极为新颖的场景中取得了比基准模型更好的结果。

    Feb, 2021

  • 基于伪源域的生成、增强和对齐方法：面向无源领域适应

    本文提出了一种基于伪源域的方法，通过生成和扩充伪源域，引入四种新的基于伪标签的策略 loss 进行分布对齐，并在伪源域和剩余目标域之间引入一个域对抗损失，以减少分布漂移，从而有效地解决了无监督域自适应的问题。

    Sep, 2021

  • 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

  • 基于交叉注意力的前馈无源隐空域自适应

    本文研究深度学习中前馈源自适应的应用及其改进，通过交叉关注机制自适应目标数据集，探索自动化实例选取提升性能，实验表明我们提出的框架能显著改进现有方法。

    Jul, 2022

  • 基于类别原型的前馈无源领域适应

    无源领域适应通过使用预训练模型计算类别原型挑战了基于反向传播的适应需求，并且在准确性上比预训练模型有显著的提升，仅需要现有领域适应方法所需时间的一小部分。

    Jul, 2023

  • COCA：基于分类器的校准方法用于无源通用领域适应的文本原型

    提出了一种基于视觉-语言模型的新方法来学习无源自适应并极大地减少源领域的标签成本。

    Aug, 2023

  • 关于无需模型特定信息和多个源域的自适应领域迁移的研究

    多源无监督领域适应的模型选择问题和跨域转移能力估计的新方法，通过选择准则和新框架有效地学习鉴别性目标模型。

    Mar, 2024