基于傅里叶对抗攻击的鲁棒领域自适应

ICCVJun, 2021

基于傅里叶对抗攻击的鲁棒领域自适应

RDA: Robust Domain Adaptation via Fourier Adversarial Attacking

Jiaxing Huang, Dayan Guan, Aoran Xiao, Shijian Lu

TL;DR本文提出了一种基于 Fourier 对抗攻击的鲁棒域自适应技术 (RDA)，可用于解决多个计算机视觉任务中的域自适应问题，其生成的对抗样本可以在使图像特征保持不变的情况下，减小由于域偏移带来的噪声问题，从而使模型的鲁棒性增强。

Abstract

unsupervised domain adaptation (UDA) involves a supervised loss in a labeled source domain and an unsupervised loss in an unlabeled target domain, which often faces more severe overfitting (than classical supervised learning) as the supervised source loss has clear domain gap and the u

unsupervised domain adaptation robust domain adaptation adversarial attacking fourier adversarial attacking computer vision

发现论文，激发创造

无监督领域自适应对抗鲁棒性

本文提出一种通过利用 ImageNet 预训练模型中的中间表示，使得源域与目标域学习到的特征分布更加接近，从而提高无监督域适应模型在未标记数据上的对抗鲁棒性，不需要对抗干预或标签要求。

Sep, 2021

稳健的无源域自适应用于眼底图像分割

提出了一个两阶段训练策略来实现领域自适应的稳健性，第一阶段利用对抗样本增强来增强源模型的稳健性和泛化能力，第二阶段提出了一种新的稳健伪标签和伪边界方法，有效利用无标签目标数据生成伪标签和伪边界，实现模型的自适应，无需源数据。在跨领域眼底图像分割上的实验结果证实了该方法的有效性和通用性。

Oct, 2023

无监督领域自适应的对抗性稳健训练探究

本研究旨在研究如何通过敌对训练来提高无监督领域自适应模型的鲁棒性，广泛实验表明，敌对鲁棒性方法能够有效提高该领域模型的可靠性和效果。

Feb, 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

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

面部反欺诈的生成域适应

本文提出了一种基于生成领域适应的人脸防欺骗方法，利用图像翻译的方式将目标数据转换到源域风格，再通过双重的一致性约束保证良好的分类性能和语义一致性。实验证明该方法在人脸防欺骗方面的效果明显高于现有的先进算法。

Jul, 2022

无源域自适应语义分割

通过知识迁移和自监督学习，提出了一种基于 source-free 的语义分割域适应框架 SFDA，它可以在只有一个经过良好训练的源模型和一个未标注的目标域数据集的情况下，在语义分割中恢复和保存源域知识。

Mar, 2021

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

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

样本重新标记的域鉴别器再激活在对抗性域自适应中的应用

本文提出了一种名为可强化对抗域自适应（RADA）的有效优化策略，通过使用动态域标签使领域鉴别器重新激活，使目标域样本更加可分离并进一步推动特征对齐，在多个无监督领域自适应基准上进行的广泛实验表明了我们的 RADA 的有效性和优越性。

Mar, 2021