ECCVJul, 2020

学习生成用于域泛化的新领域

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TL;DR本文主要探讨如何通过数据生成器来增加多个源域的多样性提高领域泛化能力，在使用了最优传输的分布偏差模型和循环一致性和分类损失的数据生成器模型中，我们的 L2A-OT（学习通过最优传输增广）方法在四个基准数据集中表现优于当前最先进的 DG 方法。
发现论文，激发创造
  • 单一领域泛化的多样化学习

    本研究提出了使用样式互补模块来增强模型的泛化能力，从而解决单域泛化中由于样本多样性有限而导致的泛化性能下降。通过在三个基准数据集上进行大量实验，结果表明本方法优于现有的单域泛化方法，最高提升了 25.14%。

    Aug, 2021

  • 利用域凸博弈改善泛化

    本研究提出了一种新的域通用泛化（DG）解决方案，将其重新构建为域之间的凸博弈，以及使用基于超模的正则化项来鼓励每个多样化的域增强模型泛化能力，并构造一个样本筛选器来消除低质量样本的影响， 从而证明我们的方法的合理性和有效性。

    Mar, 2023

  • 领域增强元学习的开放域泛化

    本文研究了开放域泛化的问题，提出了一种基于元学习的域增强框架 (DAML)，通过特征层次和标签层次上的增强，综合不同领域的知识，提高在不同领域泛化能力的性能。实验结果表明，DAML 方法在未知领域识别方面表现优越。

    Apr, 2021

  • 领域泛化：一份调查报告

    本文综述了过去十年领域泛化方向的研究进展，包括领域泛化的定义，现有的方法和理论，并提供未来研究方向的见解和讨论。

    Mar, 2021

  • 关于认证和提高对未见领域的泛化能力

    本文提出了一种基于分布鲁棒优化的普适认证框架，旨在弥补现有基准数据集在测试时无法全面评估领域通用算法的局限性，并提出了一种训练算法，可以用于改进其认证性能。实证评估表明，该方法显著提高了风险压力下模型的最坏损失，而在基准数据集上并未出现显著的性能下降。

    Jun, 2022

  • 最佳来源前进：通过源特定网络进行域通用化

    通过引入多个特定于源域的分类器，利用预测目标样本属于每个源域的概率进行最优融合，并引入一个域不可知组件来支持最终分类器，我们的深度学习模型在两个公共基准测试上表现出很强的泛化能力。

    Jun, 2018

  • 更深，更广，更艺术化的领域泛化

    本文主要介绍了如何利用深度学习和 CNN 模型处理领域泛化问题，建立起一个更加完整的基准测试数据集，并在其中进行了对比实验，证明了该方法的优越性以及提出的数据集的更高难度值。

    Oct, 2017

  • 深度领域泛化的多组分图像转换

    通过生成对抗网络生成的合成数据和应用 DA 方法到 DG 场景的协议，作者提出了两种方法来解决领域泛化挑战，并在四个跨领域基准数据集上进行了大量实验。实验结果表明，所提出的模型在 DG 方面优于当前最先进的方法。

    Dec, 2018

  • 泛化到未见领域：关于领域泛化的调查

    这篇论文是对近年来领域泛化（即在一个或多个不同但相关的领域中学习出可以推广到看不见的测试领域的模型）领域的最新进展的首次回顾，涵盖了相关的理论、算法、数据集、应用，并提出了未来的研究方向。

    Mar, 2021

  • 非平稳领域泛化：理论与算法

    该论文研究了非稳定环境下的领域泛化问题，并提出了一种基于自适应不变表示学习的新算法，该算法利用非稳定模式来训练一个在目标领域上具有良好性能的模型。实验证实了该算法在合成数据和真实数据上的有效性。

    May, 2024