Jan, 2021

预训练和一致性帮助简单半监督领域自适应

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TL;DR该研究展示出半监督领域自适应 (Semi-Supervised Domain Adaptation, SSDA) 可以在不需要特征对齐的情况下学习一个精度较高的目标分类器，使用自监督预训练和一致性正则化等简单技术可以实现良好的目标集群分离效果，超越多种对抗领域对齐方法在多个数据集上实现了卓越的目标精度。
发现论文，激发创造
  • 特征规范自适应方法：适用于无监督域自适应的更大规范更易迁移

    通过适应特征规范实现域适应来解决目标任务的模型性能下降问题，该方法将标准域适应和部分域适应统一计算，并且在 Office-Home 数据集上取得了 11.5% 的性能提升，在 VisDA2017 数据集上取得了 17.1% 的性能提升。

    Nov, 2018

  • 自相似一致性与特征辨别探索——无监督域自适应

    该研究主要关注于在无监督领域适应中如何在全局分布对齐的同时同时考虑不同域的类信息，为了更 comprehensively 的进行对齐，提出了基于 Self-similarity Consistency 的新的域差异度量方法，同时加入了特征规范的限制以使得在适应时不要求严格对齐，提高了适应性能。

    Apr, 2019

  • 通过极小化最大熵进行半监督域自适应

    提出了一种基于Minimax Entropy的半监督域自适应方法，在有限的标记信息下，与其他基线方法相比，提高了无标记目标数据分类的准确性。

    Apr, 2019

  • 基于平衡和不确定性感知的部分域自适应方法

    本研究提出了一种用于解决源域与目标域类别不完全相同情况下的无监督域适应问题的方法BA$^3$US，通过两种新技术BAA和AUS来平衡类分布并抑制不确定性的传播，在多个基准测试中，实验结果表明BA$^3$US优于现有方法。

    Mar, 2020

  • 基于原型的标准化输出调节器的对抗域适应

    本研究提出了牵扯到无监督领域自适应的条件对抗训练算法。实验证明基于我们提出的规范化输出的条件方法能够成功地将多模态结构进行对齐，甚至能够超越现有的领域对抗训练方法。同时，将基于原型的条件与规范化输出结合使用可以显著改善适应性性能。

    Mar, 2020

  • 吸引、干扰与探索：学习特征对齐网络进行半监督域自适应

    该论文提出了一种半监督领域自适应框架（SSDA），主要通过三个方案（吸引、扰动和探索）来解决目标域中的域内差异问题，进而实现特征对齐。在多个数据集上的实验表明，该方法优于其他方法。

    Jul, 2020

  • 半监督域自适应的学习不变表示和风险

    本论文提出了一种用于半监督域适应的算法LIRR，它能同时学习不变的表示和风险，并将特征空间中的边缘和条件分布对齐，实现了目标泛化能力的有意义提高。该算法在分类和回归任务上实现了最先进的性能和显著的改进。

    Oct, 2020

  • ECACL: 半监督领域自适应的整体框架

    提出了一种名为增强分类对齐和一致性学习（ECACL）的半监督域自适应（SSDA）框架，其中包括多种相互补充的域对齐技术，并通过类级别对齐、数据增强和模型鲁棒性实现全面域对齐， 以提高具有带标签样本的目标域数据的性能。

    Apr, 2021

  • 自训练与对抗学习相互合作：领域自适应目标检测

    本文提出了一种利用预测不确定性来平衡对抗特征对齐和类级对齐的方法，以适应在物体外观、视角和背景方面存在显著变化的未知领域中的已训练的物体检测器。

    Oct, 2021

  • 无监督单目标和多目标领域适应的强弱一体化半监督

    提出一种称为SWISS的强弱集成半监督学习策略，用于图像分类的无监督域自适应中。该方法适用于单目标和多目标场景，通过探索域间的类别距离关系以及使用同级域中更强样本的方法来实现从单目标到多目标域自适应的扩展。实验证明了SWISS框架的有效性。

    Sep, 2023