Aug, 2020

自适应累积知识迁移用于部分领域自适应

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TL;DR本文介绍了一种自适应积累知识传递框架（A $^ 2$ KT），其中包括自适应积累机制，双特征分类器结构以及最大化聚类中心差异性和最小化聚类紧密度以获得更多领域不变性和任务特定的共享类别数据区分能力，该框架旨在解决部分域适应问题。复杂的实验表明该模型比当前PDA方法表现更优秀。
发现论文，激发创造
  • 紧密但不同的领域自适应

    该论文提出了一种名称为CDDA的方法，通过最大平均差异度量源和目标域之间的差异，生成具有约束力的潜在特征表示，并提出标签平滑性和几何结构一致性的约束条件，进一步提高其适应领域的区分能力。

    Apr, 2017

  • 针对部分领域适应的样例迁移学习

    本文通过提出Example Transfer Network（ETN）的方法，使得源域与目标域的表示更具有代表性而形成一种权衡，从而在部分领域适应任务中取得最新的成果。

    Mar, 2019

  • 强化传输网络进行选择性传输的局部域自适应

    针对部分领域自适应(PDA)问题，我们提出了一种基于加强学习的转移网络(RTNet)，利用高层次和像素级别信息进行数据选择，并在共享标签空间中最小化域之间的差异，具有良好的性能表现。

    May, 2019

  • 局部保留联合转移域自适应

    本研究提出了一种新方法，可以利用特征适应、分布匹配和样本适应，同时考虑样本之间的本地一致性，以保持样本的流形结构。通过学习领域特定的投影，我们的方法适用于同质和异质域适应，并且在包括标准和大规模数据集的五个基准测试上得到了显着的优化。此外，我们还证明了可以通过异质适应来促进深度特征上的准确性。

    Jun, 2019

  • 基于实例级别相似度的无监督域自适应迁移学习

    本研究提出一种基于实例相似度和分类内聚性和分类分离性的目标域适应策略(ILA-DA)，其使用多样本对比损失函数来驱动领域对齐过程，在多种基准数据集上实现明显的准确率提高。

    Apr, 2021

  • TACS: 基于分类适应的跨领域语义分割

    提出了更普适的交叉领域语义分割问题（TACS），该问题允许两个域之间的标签存在不一致性，并引入一种同时解决图像级和标签级适应性的方法，即采用双边混合采样策略增强目标域并使用标签重标记方法统一标签空间，同时提供一种基于对比学习的不确定性校正方法以减少域差异。大量实验结果表明该方法优于现有最优解，且能够适应目标分类学。

    Sep, 2021

  • 领域增强的域自适应

    本文提出了一种基于伪领域生成的领域增强领域自适应方法（DADA），通过生成与目标域差异更小的伪领域，减小跨域偏差，进而增强知识转移过程并将标签方法应用于DADA模型中，结果表明该模型优秀。

    Feb, 2022

  • 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

  • 基于原型多层学习的半监督域自适应

    本文提出了一种基于多级原型学习的半监督域自适应框架，采用伪标签聚合和交叉域对齐损失方法，以及通过原型相似度和线性分类器提升目标特征表示的判别性学习，实现了在三个数据集上卓越的SSDA性能。

    May, 2023

  • 学习发现知识：一种弱监督部分领域适应方法

    本文介绍了一种简单而有效的基于自适应学习的域自适应方法，称为自适应迁移分类器学习（SP-TCL），用于解决弱监督下的部分域自适应问题，通过精心设计的损失函数发现准确知识并在遵循自适应学习方案下从源域中迭代地排除示例，实现了目标域的成功适应，多项基准测试结果表明SP-TCL在多个广义域适应任务中明显优于现有方法。

    Jun, 2024