广义领域自适应

CVPRJun, 2021

Generalized Domain Adaptation

Yu Mitsuzumi, Go Irie, Daiki Ikami, Takashi Shibata

TL;DR本文提出一种通用的域自适应问题表示，称为广义域自适应 (GDA) ，涵盖了主要变量作为其特殊情况，该广义化引出一种新的具有挑战性的设置，其中现有的方法失败了。我们提出了一种新颖的方法，其关键是无监督的类破坏学习，这使得学习类不变表示和域对抗分类器无需使用任何领域标签，使用 3 个基准数据集的大量实验证明了我们的方法在新设置下优于现有的 UDA 方法，在现有 UDA 变量中也很有竞争力。

Abstract

Many variants of unsupervised domain adaptation (UDA) problems have been proposed and solved individually. Its side effect is that a method that works for one variant is often ineffective for or not even applicable to another, which has prevented practical applications. In this paper,

unsupervised domain adaptation generalized domain adaptation self-supervised class-destructive learning class-invariant representations benchmark datasets

发现论文，激发创造

深度无监督域自适应：近期进展和展望综述

深度学习在许多领域都展现出其超凡表现，但仅仅依靠大量标记数据来训练模型并不能保证其在面临目标域的分布变化时仍有出色的表现，无监督域自适应通过利用源领域标记数据和目标领域未标记数据来解决该问题，并已在自然图像处理、自然语言处理等领域取得了许多令人期待的结果，该文对该领域的方法和应用进行了系统比较，并强调了当前方法的不足及未来研究方向。

Aug, 2022

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

渐进领域适应：理论与算法

我们提出了一种算法框架 GOAT，可在数据相关的方式下生成中间领域，以改进标准的逐渐领域自适应（GDA）的性能，显著扩大 GDA 的实际应用场景。

Oct, 2023

无监督深度域自适应中的潜在域推断

本文提出了一种新的深度学习架构，通过自动发现视觉数据中的潜在域并利用这些信息来学习强健的目标分类器来解决不带标签数据的目标域学习问题，在公共基准测试中表现优于现有的方法。

Mar, 2021

基于生成流网络的广义通用域自适应

本文介绍了一种新的无监督领域适应问题，广义通用领域适应（GUDA），旨在实现对包括未知类别在内的所有目标标签的精确预测。为解决此问题，我们利用生成流网络的强大探索能力，提出了一种名为 GFlowDA 的主动领域适应算法，该算法选择的样本与奖励函数成正比。我们还提出了一种名为广义通用对抗网络（GUAN）的 GUDA 训练范例，其中涉及 GUAN 和 GFlowNet 之间的协作优化。理论分析突出了探索的重要性，对基准数据集的广泛实验证明了 GFlowDA 的优越性。

May, 2023

简化版神经网络无监督域自适应

本文研究了无监督领域自适应的方法，使用神经网络学习表示来预测重要特征的子集，并探讨了联合训练表示和任务学习者、现有枢轴选择方法的重要性。

May, 2019

无监督领域适应中的领域自适应扩散

提出一种新颖的领域自适应扩散（DAD）模块和互学习策略（MLS），通过将源域数据逐渐转化为目标域数据并使分类模型在领域转换过程中学习，成功将领域适应的挑战分解为多个小领域间隙并逐步增强分类模型的能力，从而在三个广泛使用的无监督领域自适应数据集上大幅优于现有最先进方法。

Aug, 2023

基于内部表示的在线连续域适应语义图像分割

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

语义分割中的无监督域适应：综述

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

基于实例自适应技术的无监督领域自适应自训练

本文提出了一种基于实例适应的自我训练框架，应用于语义分割的无监督域自适应问题，该方法采用了一种新的伪标签生成策略和区域引导正则化方法，以在 'GTA5 to Cityscapes' 和 'SYNTHIA to Cityscapes' 数据集上的任务中获得更好的性能表现。

Aug, 2020