本研究提出了一种新的域自适应语义分割方法 T2S-DA，通过将目标特征拉近到源特征中来提高模型的跨域特征表示性能；同时，该方法还采用动态加权策略，使模型可以更好地集中在那些表现较差的像素类别上。实验结果证明，T2S-DA 方法学习的表示性能更加明显和具有一般性，且比现有的方法表现更优秀，同时还验证了其领域不变性属性。

May, 2023

该研究提出了一种新的框架来缓解图像翻译偏差问题并将不同领域的特征对齐，该框架通过对目标到源的翻译和从预测标签中重构源和目标图像来实现。实验结果表明，该方法在从合成到真实的城市场景理解中具有良好的效果。

Mar, 2020

该研究提出了一种新的两阶段学习过程，以实现无监督域适应并实现源自由部署。在采购阶段，通过利用现有的源数据，在新颖的生成分类器框架中增强了模型拒绝源外分布样本的能力；在部署阶段，通过使用命名为源相似度度量的新型实例级加权机制，提出了一个简单而有效的源自由自适应目标，以设计一个统一的自适应算法，该算法可在各种范畴差异下运作，并实现了卓越的域适应性能。

Apr, 2020

本研究提出了一种基于低级边缘信息的领域自适应方法，通过使用独立边缘流来处理边缘信息，从而在目标领域上产生高质量的语义边界，进而通过边缘一致性损失来对齐目标语义预测与产生的语义边界，并且进一步提出了用于语义对抗学习和自监督学习的两种经验再加权方法，这些方法能够进一步提高该结构的自适应性能。在两个 UDA 基准数据集上的综合实验表明，该结构相比现有技术具有更好的表现。

Sep, 2021

本文提出了一种利用多头框架和自学习提取可靠目标伪标签以实现无源自适应的方法，并引入了一个新的条件先验强制自编码器以改善伪标签质量。实验证明该方法在标准测试基准上显示出较高性能，并显示出与在线适应的兼容性。

Aug, 2021

在源 - 无源领域自适应（DA）场景下，本文提出了一种混合原始和对应的泛化样本的解决方案，用于提高领域的转移能力和保护隐私，在现有的无源 DA 方法上实现提高识别和转移的平衡，并在分类和语义分割任务上实现了最先进的性能，在单源和多源场景下均给出实验验证。

Jun, 2022

本文提出了一种基于交叉关注机制的无监督域自适应方法，用于在语义分割中将一个域中的知识转移到另一个域中，通过对自注意力机制的改进，能够更好地适应上下文依赖性和转移可操作的上下文信息，优于现有的方法。

Mar, 2020

本研究提出一种在线无监督域自适应算法，通过在共享嵌入空间中最小化源潜在特征与目标特征之间的分布距离，促进两个领域之间的共享领域无关潜在特征空间，从而改善图像的语义分割模型在未注释领域上的泛化性能。为了在自适应过程中减轻对源样本访问的需求，我们通过一个合适的替代分布（如高斯混合模型）来近似源潜在特征分布。我们在已建立的语义分割数据集上评估了我们的方法，并证明它在未注释领域的泛化性能上与最先进的无监督域自适应方法相比具有竞争优势。

Jan, 2024

本文提出了一种基于对抗学习的语义集中方法（SCDA）用于解决领域自适应中的样本偏差和数据集标注问题，通过类别之间最大化样本预测分布的差异和最小化同一类别内不相似区域的特征差异来引导网络关注最主要的特征，SCDA 可作为一种常规方法集成到各种领域自适应方法中来进一步提高性能。

Aug, 2021

本文提出了一种算法，通过学习源域的原型分布来将目标域分布与源域分布在嵌入空间中对齐，用于自适应预训练模型以便在目标域中泛化。

Sep, 2020