CVPRApr, 2021

基于实例级别相似度的无监督域自适应迁移学习

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TL;DR本研究提出一种基于实例相似度和分类内聚性和分类分离性的目标域适应策略 (ILA-DA)，其使用多样本对比损失函数来驱动领域对齐过程，在多种基准数据集上实现明显的准确率提高。
domain adaptationinstance affinitymulti-sample contrastive lossintra-class clusteringinter-class separation
发现论文，激发创造
  • 判别式标签一致性域自适应

    本文提出了一种新颖的无监督域自适应方法，通过同时优化理论上建立的误差界的三个项，迭代搜索潜在的共享特征子空间，来降低数据分布差异并增加类间距离，以有效学习目标数据的预测器。同时，还考虑了数据异常值的影响以避免负面知识迁移。实验和分析验证了该方法的有效性和优越性。

    Feb, 2018

  • 基于蒸馏鉴别聚类的无监督领域自适应

    该研究提出了一种名为 DisClusterDA 的新方法，将无监督领域适应问题重新表述为目标数据的判别式聚类，使用基于熵最小化、软 Fisher 准则和质心分类的聚类目标自适应地过滤目标数据来蒸馏判别式源信息，同时结合并行的受监督学习目标来训练网络，经过对 5 个基准数据集进行的实验表明，DisClusterDA 在这些数据集上的表现优于现有的方法。

    Feb, 2023

  • 强制传输：一种基于实例分割的分而治之无监督领域自适应算法

    本文提出了一种利用检测算法实现深度模型分层领域自适应的无监督学习算法，能够实现在目标领域中将来自源领域的数据分离出来并使用源领域的模型进行分类，实验表明其在三种领域自适应任务中的表现优于现有算法。

    Jan, 2022

  • 通用源自由域自适应

    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

  • 任务判别的领域对齐方法用于无监督领域自适应

    本文提出了一种深度域自适应框架，采用鉴别偏差度量，并结合任务驱动域对齐鉴别器和域正则化器，以改进无监督域适应的性能，并在多项标准基准测试中证明了其优于现有技术的一致性。

    Sep, 2019

  • 领域增强的域自适应

    本文提出了一种基于伪领域生成的领域增强领域自适应方法（DADA），通过生成与目标域差异更小的伪领域，减小跨域偏差，进而增强知识转移过程并将标签方法应用于 DADA 模型中，结果表明该模型优秀。

    Feb, 2022

  • 跨域对比学习用于无监督域自适应

    该论文提出了一种在无监督领域适应的情况下，采用自我监督学习的对比方法以减少培训和测试集之间的领域差异，实现了简单而有效的领域对齐框架 CDCL，并使用伪标签进行评估， 这种方法可以应用于无需数据源的情况并在图像分类方面取得了最先进的性能。

    Jun, 2021

  • Pareto 域自适应

    该论文探讨了基于梯度的角度重新思考域自适应算法优化方案的问题，并提出了 Pareto Domain Adaptation 方法来协作优化所有训练目标，提高目标分类精度

    Dec, 2021

  • 利用固有邻域结构进行无源域自适应

    本文提出一种基于目标域数据固有结构的源无关领域适应方法，通过定义目标数据的局部亲和力并鼓励具有高局部亲和力的数据标签一致性来解决领域偏移问题，并在几个 2D 图像和 3D 点云识别数据集上取得了最先进的性能。

    Oct, 2021

  • 相似性学习的无监督域自适应

    本文提出一种基于相似性学习和原型表示的分类方法，能够在无监督领域适应中学习特征，并实现跨域分类任务，在多种常见场景下表现出最先进的性能水平。

    Nov, 2017