单源深度无监督视觉域自适应综述

Sep, 2020

单源深度无监督视觉域自适应综述

A Review of Single-Source Deep Unsupervised Visual Domain Adaptation

Sicheng Zhao, Xiangyu Yue, Shanghang Zhang, Bo Li, Han Zhao...

TL;DR本文综述了最新的单源深度无监督域适应方法，主要集中在视觉任务中，并讨论了未来研究的新视角。首先介绍了不同领域适应策略的定义和现有基准数据集的描述，然后总结和比较了不同类别的单源无监督域适应方法，包括基于差异性的方法，对抗式鉴别方法，对抗式生成方法和自监督方法，并探讨了未来的研究方向、挑战和可能的解决方案。

Abstract

Large-scale labeled training datasets have enabled deep neural networks to excel across a wide range of benchmark vision tasks. However, in many applications, it is prohibitively expensive and time-consuming to obtain large quantities of labeled data. To cope with limited labeled training data, many have attempted to directly apply models trained on a large-

domain adaptation deep unsupervised learning visual tasks discrepancy-based methods adversarial generative methods

发现论文，激发创造

无监督深度域适应综述

该研究论文对深度学习与非监督领域自适应进行了综述并对其中一些方法进行了比较，同时探讨了应用领域及未来研究方向。

Dec, 2018

深度无监督域自适应：近期进展和展望综述

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

自我监督下的无监督领域自适应

本文研究无监督领域自适应，提出了一种将源域和目标域之间的表示进行对齐的方法，从而使目标域数据的分类准确性更高。该方法利用自监督任务对两个域进行训练并成功地泛化到目标域。在实验中，我们获得了四个标准基准测试中的最先进结果，并在分割适应性方面取得了有竞争力的结果。

Sep, 2019

深度视觉领域自适应：一份综述

本研究提供了关于计算机视觉领域中，基于深度学习的深度域适应方法的全面概述，分类不同的深度域适应情景，总结了深度域适应方法，重点分析比较了各种情况下的最先进方法，并着重强调了当前方法的潜在缺陷和未来几个方向。

Feb, 2018

无需源数据的无监督领域自适应

该研究提出了一种针对亮度、对比度等自然变化轴的目标域适应方法，只需要无标签的目标数据和源分类器，有效地解决了预训练模型中源数据不可用的问题，并表明其在有限标记数据的情况下胜过微调基线。

Jul, 2020

深度学习时代的多源域适应：系统综述

本文介绍了多源域适应的概念和相关技术方法，探讨了其在深度学习时代的发展趋势和研究方向，为该领域的研究提供借鉴和参考。

Feb, 2020

深度神经网络无监督域适应

本文介绍了现有的领域自适应方法的分析，提出了一种新的方法，证明了在不同领域中改进视觉识别任务的潜力，为领域自适应领域的进一步研究和发展开辟了机遇。

Jul, 2023

更多就是更好：多源深度域适应

在深度学习时代，由于很难获得大规模标记数据来训练先进的深度神经网络，因此将已学习的知识从有标签的源领域转移到无标签或稀疏标签的目标领域成为一种吸引人的替代方法，而多源领域适应则是在收集有不同分布的多个源的标记数据中的一个强大而实用的扩展。在本次调查中，我们首先定义了各种多源领域适应策略。接着，我们从不同的角度系统地总结和比较了现代多源领域适应方法，以及常用的数据集和一个简单的基准测试结果。最后，我们讨论了值得探索的多源领域适应的未来研究方向。

May, 2024

反向传播无监督域自适应

本论文提出了一种新的深度架构领域适应方法，可通过大量源域标记数据和大量目标域未标记数据的训练而实现。在提出的方法中，深层特征在源域的主要学习任务上是有区分性的，而且对于域之间的变化具有不变性。而通过增加几个标准层和简单的梯度反转层的方法可以实现该适应行为，并且此方法在图像分类实验中表现非常出色。

Sep, 2014

领域迁移下的聚类学习

本文提出了一种基于无监督域自适应和深度聚类的方法，利用来自多个源域的数据信息建立一个与具体域无关的聚类模型，并通过特征对齐和自我监督实现有效地适应目标域。本文的方法即使在少量目标样本的情况下也能自动发现相关语义信息，并在多个域自适应基准测试中取得了最先进的结果。

Aug, 2020