黑盒源模型的无监督领域自适应

Jan, 2021

Unsupervised Domain Adaptation of Black-Box Source Models

Haojian Zhang, Yabin Zhang, Kui Jia, Lei Zhang

TL;DR本篇论文研究了源领域无标签数据的黑盒非监督域适应 (B$^2$UDA) 问题，在此基础上提出了一种名为 Iterative Learning with Noisy Labels (IterLNL) 的简单有效方法，通过黑盒模型作为噪声标签工具进行噪声标注和学习，迭代解决该问题。实验表明，无需源数据和源模型，IterLNL 的表现可与传统有标签源数据的 UDA 方法相媲美。

Abstract

unsupervised domain adaptation (UDA) aims to learn models for a target domain of unlabeled data by transferring knowledge from a labeled source domain. In the traditional UDA setting, labeled source data are assumed to be available for adaptation. Due to increasing concerns for data pr

unsupervised domain adaptation source-free uda black-box unsupervised domain adaptation noisy labeling iterlnl

发现论文，激发创造

基于黑盒源模型的分割无监督领域自适应

本文提出了一种基于黑盒分割模型的无监督域自适应解决方案，利用指数混合衰减的知识蒸馏方案逐步学习目标特定表示，并应用无监督熵最小化来规范目标域置信度，最终在 BraTS 2018 数据库上取得了与白盒源模型适应方法相当的性能。

Aug, 2022

无监督多源域自适应，无需访问源数据

该研究提出了一种算法，可以在没有源数据和目标标签的情况下，自动结合适当的权重来组合源模型，以获得与最佳源模型同样好的性能，这为无监督领域自适应提供了实用性的解决方案。

Apr, 2021

简化版神经网络无监督域自适应

本文研究了无监督领域自适应的方法，使用神经网络学习表示来预测重要特征的子集，并探讨了联合训练表示和任务学习者、现有枢轴选择方法的重要性。

May, 2019

无源无监督域自适应：一份调查报告

本研究针对数据保护、存储和传输等实际场景中普遍存在的源数据访问限制，提供了一篇系统综述文章，介绍了最近提出的无源自适应方法，着重对白盒和黑盒方法进行分类，并详细讨论了各类方法中的挑战以及适用于无源数据的模型在提高泛化能力方面的流行技术和常用基准数据集。

Dec, 2022

黑盒无监督领域自适应的增量伪标签

通过增量选择高置信度伪标签来改善目标模型的泛化能力，实验结果表明该方法在三个基准数据集上达到了最先进的黑盒无监督领域适应性能。

May, 2024

无监督深度域自适应中的潜在域推断

本文提出了一种新的深度学习架构，通过自动发现视觉数据中的潜在域并利用这些信息来学习强健的目标分类器来解决不带标签数据的目标域学习问题，在公共基准测试中表现优于现有的方法。

Mar, 2021

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

稳健的无源域自适应用于眼底图像分割

提出了一个两阶段训练策略来实现领域自适应的稳健性，第一阶段利用对抗样本增强来增强源模型的稳健性和泛化能力，第二阶段提出了一种新的稳健伪标签和伪边界方法，有效利用无标签目标数据生成伪标签和伪边界，实现模型的自适应，无需源数据。在跨领域眼底图像分割上的实验结果证实了该方法的有效性和通用性。

Oct, 2023

基于不确定性估计的伪标签引导源无关非监督域自适应

本文提出一种基于损失加权策略的 Source-free Unsupervised Domain Adaptation 方法，该方法在没有源数据的情况下，通过估计伪标签的不确定性来逐步优化伪标签，并采用一种自监督对比框架作为目标空间规范化器来增强知识聚合，并在三个基准测试中均取得了显著的优异表现，证明了该方法的鲁棒性。

Mar, 2023

通过发散最优化实现视觉识别的噪声通用领域自适应

本文提出了一个名为 “不清晰统一域适应” 的新颖场景，以应对源域中存在噪声数据且目标域中存在未知类别分布的情况。文章将多标头卷积神经网络作为解决该场景下在同一模型中同时解决存在噪声数据、未知类别与源域 / 目标域分布不同等挑战的方法，并在多个场景下验证了该方法的有效性和优越性

Apr, 2023