CVPRJun, 2020

开放式域自适应中探索类别无关聚类

PDF
TL;DR本文提出了一种用于处理源领域和目标领域中可能存在未知类别的自己集成（Self-Ensembling）方法，称为具有类别不可知聚类（Category-agnostic Clusters）的 SE-CC 模型，该模型利用聚类信息提供了与目标领域特定的视觉提示，方便了对于开集和闭集领域自适应的泛化。
unsupervised domain adaptationopen-set scenarioself-ensemblingcategory-agnostic clustersmutual information maximization
发现论文，激发创造
  • 自监督的通用领域适应

    该论文提出了一种更具普适性的领域自适应框架，称为通过熵优化的领域自适应邻域聚类（DANCE），可以处理任意类别转移。DANCE 结合两个新颖的想法：第一，我们提出了一种新的邻域聚类技术，在无监督的情况下学习目标域的结构。第二，我们利用基于熵的特征对齐和拒绝来对齐目标特征与源特征，或根据其熵拒绝它们作为未知类别。实验结果表明，DANCE 在开放集，开放部分和部分领域自适应设置中优于基线。

    Feb, 2020

  • 自集成领域转移中的域混淆问题

    本文提出了一种将域混淆和自学习方法相结合的模型，称为域混淆自集成（DCSE），用于解决机器学习中数据收集和标注的时间成本高的问题，并验证了该方法在多种无监督域适应基准上表现比经验艺术更好。

    Oct, 2018

  • 聚类到适应：在不同标签之间进行语义分割的少样本领域自适应

    本研究提出了一种聚类适配方法 Cluster-to-Adapt（C2A），通过在转换的特征空间中强制执行聚类目标来选择源和目标域之间可以对齐的类别，从而实现分割数据集领域自适应的跨数据集分类适应。该方法在室内外语境场景下进行的少样本学习和零样本学习中均表现出了比现有方法和基准方法都更好的性能。

    Aug, 2022

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 基于蒸馏鉴别聚类的无监督领域自适应

    该研究提出了一种名为 DisClusterDA 的新方法，将无监督领域适应问题重新表述为目标数据的判别式聚类，使用基于熵最小化、软 Fisher 准则和质心分类的聚类目标自适应地过滤目标数据来蒸馏判别式源信息，同时结合并行的受监督学习目标来训练网络，经过对 5 个基准数据集进行的实验表明，DisClusterDA 在这些数据集上的表现优于现有的方法。

    Feb, 2023

  • 半监督领域自适应的跨域自适应聚类

    该论文提出了一种名为跨域自适应聚类的新方法，使用敌对训练产生自适应聚类损失，将未标记目标数据的特征分组到聚类中，并在源域和目标域之间进行聚类特征对齐。使用伪标签扩展了目标域中每个类的标记样本的数量，并产生了更强大的聚类核心，从而实现了半监督领域自适应的最佳表现。

    Apr, 2021

  • 基于教师的聚类对齐用于无监督领域适应

    本文提出了一种利用教师模型进行无监督领域自适应的聚类对齐方法，其针对源域和目标域的判别性聚类结构进行对齐，并在多种无监督领域自适应场景下实现了最先进的效果。

    Mar, 2019