深度学习在许多领域都展现出其超凡表现，但仅仅依靠大量标记数据来训练模型并不能保证其在面临目标域的分布变化时仍有出色的表现，无监督域自适应通过利用源领域标记数据和目标领域未标记数据来解决该问题，并已在自然图像处理、自然语言处理等领域取得了许多令人期待的结果，该文对该领域的方法和应用进行了系统比较，并强调了当前方法的不足及未来研究方向。

Aug, 2022

该工作提出了一种统一的深度感知无监督域自适应框架，通过在源领域中利用密集深度的多种补充方式，最大限度地利用了这种特权信息来训练 UDA 模型，从而提高了目标领域上训练的语义分割模型的性能，并在不同的具有挑战性的 synthetic-2-real 基准测试上实现了最先进的性能。

Apr, 2019

本文提出一种基于无监督域自适应（UDA）的方法，针对城市场景的语义分割应用领域，将深度神经网络从合成数据源，适应到真实数据源上，通过引入对抗模块和自训练策略实现充分对齐两个数据分布，模块化的架构使得模型适用范围更广，实验结果表明该方法的有效性和稳健性。

Apr, 2020

本研究提出一种在线无监督域自适应算法，通过在共享嵌入空间中最小化源潜在特征与目标特征之间的分布距离，促进两个领域之间的共享领域无关潜在特征空间，从而改善图像的语义分割模型在未注释领域上的泛化性能。为了在自适应过程中减轻对源样本访问的需求，我们通过一个合适的替代分布（如高斯混合模型）来近似源潜在特征分布。我们在已建立的语义分割数据集上评估了我们的方法，并证明它在未注释领域的泛化性能上与最先进的无监督域自适应方法相比具有竞争优势。

Jan, 2024

本文提出一种基于特征聚类和正交性损失等方法的无监督领域自适应策略，能够在合成到真实场景的情况下有效提高特征空间结构的判别能力并达到最先进的性能。

Nov, 2020

该论文研究了利用少量标记数据来对无监督领域适应（UDA）进行数据中心性思考，并探究了如何优选经典的 UDA 方法的超参数和使用少量标记数据进行微调的效果。

Jun, 2022

深度学习在医学影像中取得了显著的性能，但主要关注有监督学习。为了解决这些问题，已经开发了无监督领域自适应技术，用于从一个有标签的领域转移知识到一个相关但无标签的领域。本文从技术角度对医学影像中最新的深度无监督领域自适应方法进行了综述，并将其分类为六组，进一步根据所执行的不同任务进行了精细的子分类。还讨论了用于评估不同领域之间差异的研究中使用的相应数据集。最后，讨论了新兴领域，并提供了未来研究方向的见解和讨论，总结了这项调查。

Jul, 2023

我们提出了一种简单直接的方法来减小不同领域之间的差异，该方法无需进行额外的参数计算，并且可以与基于自训练的无监督领域适应方法无缝集成。通过在潜在特征空间中将目标领域的风格传递给源领域，该模型在决策过程中优先考虑目标领域的风格，在图像级别和浅层特征图级别上解决了该问题，并实现了在目标领域上出色的性能。我们的方法在合成到真实的无监督领域适应任务中取得了显著的性能提升，比如在 GTA->Cityscapes 数据集上达到了显著的 UDA 性能，mIoU 为 76.93%，比先前最先进结果改善了 1.03 个百分点。

Apr, 2024

本研究提出了一种基于内容和风格分离的零风格损失的无监督域自适应方法，通过将合成数据的标注用于真实数据的分割，有效地解决了语义分割中的领域间差异和类别不平衡问题。

Dec, 2020

本文概述了深度神经网络在自动驾驶中的应用，介绍了无监督领域自适应的多种方法和针对不同方法的现有研究，提出了该领域的最新趋势和未来方向，并鼓励科学家探索更好的神经网络泛化方法。

Apr, 2023