启发式域自适应

Nov, 2020

Heuristic Domain Adaptation

Shuhao Cui, Xuan Jin, Shuhui Wang, Yuan He, Qingming Huang

TL;DR本文提出了一种基于启发式搜索的领域不变和领域特定信息建模方法——启发式领域自适应 (HDA)，并通过导出启发式表示约束，提出了一种启发式领域自适应网络 (HDAN)。实验证明，该方法在无监督 DA、多源 DA 和半监督 DA 等任务上均超过了现有最先进方法。

Abstract

In visual domain adaptation (DA), separating the domain-specific characteristics from the domain-invariant representations is an ill-posed problem. Existing methods apply different kinds of priors or directly minimize the domain discrepancy to address this problem, which lack flexibili

发现论文，激发创造

深度领域混淆：最大化领域不变性

本论文提出了一种基于深度卷积神经网络的适应性层及额外的领域混淆损失函数，学习既有语义意义且兼具领域不变性的表示。此方法提供了优异的实验性能，超过了之前已发表成果，如在标准化基准视觉领域适应任务的结果。

Dec, 2014

视觉应用的域自适应：一份综合调查

本文介绍领域自适应和迁移学习的概述，涵盖不同类型的方案和历史浅层方法、深度卷积架构、超出图像分类的领域适应方法，以及将领域适应与其他机器学习解决方案相关联的讨论。

Feb, 2017

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

通过发现潜在领域来提升域自适应

本文提出了一种基于深度卷积神经网络的领域自适应方法，在自动发现图像数据集中的潜在领域并利用此信息来学习鲁棒的目标分类器方面取得了显著优于现有方法的结果，其中引入了两个主要组件，一个是自动计算源样本分配到潜在领域的支路，另一个是利用领域成员信息对齐CNN内部特征表示分布的新型图层。

May, 2018

学习不变表示以进行领域自适应

本文针对无监督域适应学习中常见的假设提出了简单反例，证明了这些假设并不足以保证域适应的成功；提出了一种基于信息理论的弱化条件，并证明了任何试图学习不变表示的域适应方法的联合误差都存在一种基本的权衡；最后，通过实验验证了理论结果。

Jan, 2019

领域条件适应网络

该论文提出了一种基于领域条件自适应网络（DCAN）的深度领域自适应模型，在卷积层之间引入了领域特定的通道激活机制和特征修正块，旨在解决源域和目标域数据分布的差异问题，实验结果表明，该模型在跨领域学习任务上表现优异。

May, 2020

无监督领域自适应的领域嵌入

本研究提出了一种基于 Domain2Vec 模型进行视觉领域向量化表示的方法，并创建了两个大规模跨域基准测试集 TinyDA 和 DomainBank，实验表明该方法可以预测不同域之间的相似性，并优于现有领先的多源领域自适应方法。

Jul, 2020

领域自适应的网络架构搜索

本文介绍了一种名为神经架构搜索的领域自适应基本框架(NASDA)，它利用可微分的神经架构搜索来获得领域适应任务的最佳网络架构，并具有神经架构搜索和多核最大平均差异配合的两种新的训练策略，通过实验证明NASDA在多个领域适应基准测试中表现出最先进的性能。

Aug, 2020

深度视觉域自适应

本文系统概述了用于计算机视觉应用的深度域自适应方法，涵盖了深度架构在领域自适应中的运用、深度视觉域自适应的发展趋势，并介绍了可应用于这些模型的其他改进策略。

Dec, 2020

广义域条件自适应网络

本文提出了一种基于多通路结构、利用领域专业特征进行自适应知识提取的域适应方法，通过添加特定领域的注意力机制探索低层次的领域特异性特征以及特定层次的知识适应块来提高适应性。

Mar, 2021