本文介绍了一种新的半监督领域适应框架，该框架结合了跨域混合和内域混合，实现了更好地利用目标域信息，并在 GTA5toCityscapes 和 SYNTHIA2Cityscapes 基准数据集上取得了显著的效果优于之前的方法。

Aug, 2023

本文的研究重点是如何在具有标记源样本和一些标记目标样本的情况下通过将 SSDA 分解为 UDA 问题和半监督学习问题来更有效地利用目标样本，在其上提出了一种基于一致性学习的平均教师模型的方法，并表明此方法的效果优于现有方法。

Apr, 2023

研究发现，自适应领域不受监督学习（UDA）和半监督学习（SSL）虽然看似不同，但其任务目标和解决方案十分相似。基于这个发现，通过在 UDA 基准测试上适应八种 SSL 算法，发现 SSL 方法具有较强的 UDA 学习能力，在 DomainNet 挑战性 UDA 基准测试上，SSL 方法显着优于现有的 UDA 方法，并且可以通过 SSL 技术进一步增强现有 UDA 方法的性能。因此，未来 UDA 研究中应将 SSL 方法作为基线应用，并期望揭示的 UDA 和 SSL 之间的关系能够给未来 UDA 发展带来启示。

Jun, 2021

本文提出了一个双层互动的域自适应 (DIDA) 方法来解决语义分割伪标签错误的问题，该方法基于无监督域自适应，同时使用实例层面和语义层面相似度实现更可靠的伪标签，实现了优于现有技术的效果。

Jul, 2023

使用 DACs 方法，混合源领域的标签数据和目标领域的伪标签数据进行训练可以有效地解决基于卷积神经网络的语义分割模型在新领域上通用性不佳的问题。

Jul, 2020

这篇论文介绍了一种新的半监督领域适应方法，称为具有领域内混合和邻域扩展的跨域集成，以解决标签空间中的标签不匹配问题，并通过利用邻域扩展进一步提高自适应模型的性能。

Jan, 2024

本研究探讨了医学图像分割中相对较少研究的半监督域适应方法，通过使用自我学习的预训练编码器以及像素级特征一致性约束，提出了一种两阶段训练过程，并实验证明该方法在两个域适应图像分割任务中优于其他方法。

Jul, 2023

该工作提出了一种统一的深度感知无监督域自适应框架，通过在源领域中利用密集深度的多种补充方式，最大限度地利用了这种特权信息来训练 UDA 模型，从而提高了目标领域上训练的语义分割模型的性能，并在不同的具有挑战性的 synthetic-2-real 基准测试上实现了最先进的性能。

Apr, 2019

本文概述了用于语义分割的深度网络无监督域适应的最新进展，并提供了清晰的分类。该文介绍了该问题的各种情况、不同水平上的适应策略、以及基于对抗学习、生成式、分类器差异性分析、自学习、熵最小化、课程学习和多任务学习等方法的文献综述。该文最后通过在自动驾驶情景下对各种方法的性能进行比较。

May, 2020

本文提出了一种基于迭代自训练的无监督域自适应框架，在自训练的基础上提出了一种新的类平衡自训练框架，并引入了空间先验来改善生成的标签。综合实验表明，所提出的方法在多个主要 UDA 设置下均实现了最先进的语义分割性能。

Oct, 2018