通过Avatar原型生成和适应实现无源域自适应
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
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
本文提出了一种基于伪源域的方法，通过生成和扩充伪源域，引入四种新的基于伪标签的策略 loss 进行分布对齐，并在伪源域和剩余目标域之间引入一个域对抗损失，以减少分布漂移，从而有效地解决了无监督域自适应的问题。
Sep, 2021
提出了一种高效的概率框架，用于提取类别原型并将目标特征与其对齐，进而解决当前无监督域自适应方法中的采样可变性、类别不平衡和数据隐私问题，该方法适用于多种场景，包括单一源域，多源域，类别不平衡和源隐私域自适应，无需额外模型参数且计算量适中，在性能上达到了与现有最先进方法相媲美的水平。
Oct, 2021
本文针对无监督域适应问题，提出了一种基于对比度预训练的分类器学习方法，该方法可以学习到跨领域的分类特征而无需在领域间建立不变特征映射，并在基准视觉数据集上获得了验证。
Apr, 2022
本文提出了一种源自由的无监督领域自适应方法，使用预先训练的源模型和未标记的目标图像，通过数据增强和一致性目标来捕捉不确定性，并且鼓励特征生成器在决策边界外学习一致的视觉特征，以增强模型对图像扰动的鲁棒性，并且利用超空间对齐和内空间一致性来减少源域和目标域之间的领域差距，实验结果表明，该方法对于图像扰动具有更强的鲁棒性。
Aug, 2022
本文探讨了一种实际的领域自适应任务，称为无源域自适应（SFUDA），在此任务中，源预训练模型在没有访问源数据的情况下适应于目标域。我们介绍了一种新的SFUDA范例Divide and Contrast（DaC），使用自适应对比学习框架，通过预测的置信度将目标数据分为类似源域和特定于目标域的样本，并针对每个组别进行调整目标，以在全局和局部层面上提高性能
Nov, 2022
该论文提出了一个基于原模型中的隐藏知识，利用其生成原型并进行适应的对比原型生成和适应方法，以在没有源数据的情况下适应未标记的目标域，同时解决了存在不平衡类分布的实用情况，并通过新的伪标签生成策略和针对性的分类器，优化模型适应度，有望在应用中取得更好表现。
May, 2023
无源领域适应通过使用预训练模型计算类别原型挑战了基于反向传播的适应需求，并且在准确性上比预训练模型有显著的提升，仅需要现有领域适应方法所需时间的一小部分。
Jul, 2023