Jun, 2021

图像分类的深度子域自适应网络

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TL;DR该研究提出了一种基于 Deep Subdomain Adaptation Network (DSAN) 的领域自适应方法，通过使用本地最大平均差异 (LMMD) 对不同领域的相关子域分布进行对齐，从而不需要敌对训练且收敛速度快，在对象识别和数字分类任务中均取得了显着的结果。
domain adaptationdeep learningsubdomain alignmentlmmdtransfer learning
发现论文，激发创造
  • MADAN: 多源敌对领域聚合网络用于领域自适应

    本文提出一种新的多源领域自适应 (MDA) 框架，通过设计一个端到端的多源对抗性域聚合网络 (MADAN) 来解决领域自适应中的像素级对齐和任务特征不对齐等挑战，并通过在数字识别、对象分类和模拟到真实语义分割等领域进行广泛的实验，证明 MADAN 和 MANDA + 模型的优越性。

    Feb, 2020

  • 动态对抗适应网络的迁移学习

    该论文提出了一种新的动态对抗自适应网络（DAAN），旨在在量化评估全局和本地域分布的相对重要性的同时，动态学习域不变表示。DAAN 是首次尝试对深层对抗学习进行动态自适应分布的实践。该方法在真实应用中易于实现和训练，并取得了比现有方法更好的分类准确性，结果表明对抗迁移学习中动态分布自适应的必要性和有效性。

    Sep, 2019

  • 选择性对抗网络的部分迁移学习

    该研究论文介绍了一种名为 Selective Adversarial Network (SAN) 的选择性对抗网络，用于解决部分转移学习（partial transfer learning）问题，从而实现大数据时代的分类和特征转移学习优化。实验结果显示，我们的模型优于多个基准数据集上的现有最先进结果。

    Jul, 2017

  • 深度学习时代的多源域适应：系统综述

    本文介绍了多源域适应的概念和相关技术方法，探讨了其在深度学习时代的发展趋势和研究方向，为该领域的研究提供借鉴和参考。

    Feb, 2020

  • 多源域自适应语义分割

    本文提出了一种多源领域自适应的新型框架 MADAN，其中包括通过动态语义一致性生成每个源的适应域，通过子域聚合鉴别器和交叉域循环鉴别器使得不同的适应域更紧密地聚合，以及在训练分割网络时对聚合域和目标域进行特征级对齐。实验表明，MADAN 模型优于现有的最先进方法.

    Oct, 2019

  • 神经网络对抗训练的多源域适应

    本论文提出了一种新的多源域自适应的一般化界限，并使用对抗神经网络学习特征表示，取得了在情感分析、数字分类和车辆计数等数据集上显著的适应性表现。

    May, 2017

  • 目标检测渐进领域自适应

    该论文提出了一种介质域方法，使用深度学习、对抗损失等技术实现物体检测领域的域自适应，提高了目标域的检测性能。

    Oct, 2019

  • 单源深度无监督视觉域自适应综述

    本文综述了最新的单源深度无监督域适应方法，主要集中在视觉任务中，并讨论了未来研究的新视角。首先介绍了不同领域适应策略的定义和现有基准数据集的描述，然后总结和比较了不同类别的单源无监督域适应方法，包括基于差异性的方法，对抗式鉴别方法，对抗式生成方法和自监督方法，并探讨了未来的研究方向、挑战和可能的解决方案。

    Sep, 2020

  • 自适应域网络

    提出了一种自适应网络方法，通过使用自适应器、任务模型和自编码器来解决深度网络在临床实践中的领域转移问题，本方法证明在使用单个测试对象和自适应的短时间内取得了显著改进，验证了方法的可行性并得到了广泛应用

    Jul, 2020

  • 更多就是更好：多源深度域适应

    在深度学习时代，由于很难获得大规模标记数据来训练先进的深度神经网络，因此将已学习的知识从有标签的源领域转移到无标签或稀疏标签的目标领域成为一种吸引人的替代方法，而多源领域适应则是在收集有不同分布的多个源的标记数据中的一个强大而实用的扩展。在本次调查中，我们首先定义了各种多源领域适应策略。接着，我们从不同的角度系统地总结和比较了现代多源领域适应方法，以及常用的数据集和一个简单的基准测试结果。最后，我们讨论了值得探索的多源领域适应的未来研究方向。

    May, 2024