CVPRMay, 2021

基于 Fourier 的领域泛化框架

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TL;DR本文提出了一种基于傅里叶的领域泛化新视角，通过开发一种称为幅度混合的新型傅里叶数据增强策略，来强制模型捕获高级语义信息，同时在原始图像与增强图像之间引入了一种双重一致性损失方法，取得了领域泛化的最新成果并显著提高了性能。
domain generalizationfourier-based perspectiveamplitude mixco-teacher regularizationdeep neural networks
发现论文，激发创造
  • 傅立叶变换和软阈值化的领域泛化

    基于傅里叶变换的域泛化方法利用软阈值函数增强了视网膜底图像分割的性能，提高了神经网络模型在不同源领域下的泛化能力。

    Sep, 2023

  • 相位匹配用于样本外泛化

    通过引入基于 Fourier 变换的结构性因果模型，本文旨在阐明领域泛化和频率组分之间的关系，将相位谱解释为半因果因素，将幅度谱解释为非因果因素。在多个基准测试中，通过对幅度谱进行扰动并建立空间关系来匹配相位组分，我们的方法在领域泛化和超出分布鲁棒性任务中取得了最先进的性能。

    Jul, 2023

  • 领域泛化的测试时傅里叶风格校准

    通过使用傅里叶变换将特征分解为振幅（样式）特征和相位（语义）特征，并引入测试时傅里叶样式校准（TF-Cal）来校准目标域风格，以增强模型的泛化能力。实验表明，该方法在几个流行的 DG 基准测试和医学图像分割数据集中优于最先进的方法。

    May, 2022

  • 面向域泛化的语义感知混合

    该研究提出了一种基于语义的混合策略（SAM）来解决深度神经网络在遇到未知目标域时的泛化问题，在傅里叶谱的启示下，SAM 将混合策略应用于傅里叶相位和振幅信息，有效地提高了图像分类任务的准确性。

    Apr, 2023

  • FDA: 用于语义分割的傅里叶域自适应

    本论文描述了一种简单的无监督领域适应方法，通过交换低频谱来减少源和目标分布之间的差异，该方法在语义分割中实现了最新的性能，并且不需要对离散领域选择变量进行不变的神经网络背骨的敌对优化。

    Apr, 2020

  • 基于傅里叶变换的领域自适应框架

    使用傅里叶方法（FTF）改善无监督领域适应性，通过融合傅里叶域中源域和目标域的振幅，将目标域的低级信息有效地整合到源域中，并引入相关性对齐的概念进一步调整多源数据，以实现卓越的性能。

    Mar, 2024

  • 基于模型的领域通用化

    本篇论文提出了一种基于模型的域泛化方法，通过对数据生成过程和同变性条件的建模，将域泛化问题转化为一个无限维的有约束统计学习问题，并利用非凸对偶理论发展了有约束松弛的统计问题，提出了具有收敛保证的域泛化算法，并在 ColoredMNIST，Camelyon17-WILDS，FMoW-WILDS 和 PACS 等基准测试中取得了高达 30 个百分点的改进。

    Feb, 2021

  • 具有关键阶段增强的领域泛化

    利用有限相位的变动而非固定相位的方法来改进深度神经网络在图像分类中表现下降的问题。根据假设，具有不同程度的域不变特征的相位进行了区分，提出了一种称为重要相位增强（VIPAug）的方法，根据给定相位的域不变特征程度来不同地对相位进行调整。该方法在清洁数据和损坏数据上都表现出改进，并在基准数据集 CIFAR-10、CIFAR-100、ImageNet-100 和 ImageNet 上达到了领先水平的性能。

    Dec, 2023

  • 基于语义数据增强的距离度量学习用于领域泛化

    该论文研究了如何通过采用特征空间中的隐式语义增强来提高模型的泛化性能，并将距离度量学习（DML）的额外损失函数和无限增强的交叉熵损失的 logits 作为 DML 损失的输入特征。实验表明，该方法在 Digits-DG、PACS 和 Office-Home 三个基准测试数据集上可以实现最先进的性能水平。

    Aug, 2022

  • 用于单源域泛化的 CNN 特征图增强

    本文提出了一种基于卷积神经网络的交叉域泛化图像分类方法，通过 Augmentation Layer 增强 CNN 的中间特征图以提高模型在跨域数据上的泛化能力，实验结果表明本方法在 PACS、VLCS、Office-Home 和 TerraIncognita 等数据集上表现优异。

    May, 2023