ICCVJul, 2021

带有条件和标签漂移的对抗式无监督域自适应：推断、对齐和迭代

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TL;DR本文提出了一种通过对齐条件和标签分布来实现对抗式无监督域自适应的方法，并提出了一种新的优化策略。实验结果表明，它在分类和分割的无监督域自适应上具有很好的效果。
unsupervised domain adaptationadversarial approachlabel shiftsconditional shiftsalignment
发现论文，激发创造
  • 带标签偏移的条件支持对齐域自适应

    本文介绍了一种名为 CASA 的方法，使用条件对抗支持对齐来最小化源域和目标域的特征表示分布之间的条件对称支持差异，以提供更好的分类模型，同时提出了一种新的理论目标风险界来证明对比于现有的边缘支持对齐方法，对齐有条件的特征分布的支持更加优秀。实验结果表明 CASA 在不同的无监督域适配基准任务中的性能优于其他先进方法。

    May, 2023

  • 通过结构条件对抗学习进行无监督域自适应图像分类

    提出了一种基于结构条件对抗学习方案（SCAL），该方案能够在域分布对齐期间保留内部类紧密性。结合本地结构作为结构感知条件，通过结构条件对抗学习管道实现。实验结果证明了该方案在无监督领域适应方案中的有效性。

    Mar, 2021

  • 无监督领域自适应的隐式类条件域对齐

    我们提出了一种无监督领域适应方法，采用类条件域对齐的方法来解决领域内类别不平衡和领域间类别分布偏移的实际问题。我们提出了一种采样 - based 的隐式对齐方法，旨在减轻类别伪标签偏差问题。该方法通过移除对模型参数的伪标签显式优化，并使用伪标签隐式指导样本选择过程，以缓解领域对抗性学习中偏差的问题。理论分析表明在错误类别中存在一个域鉴别器快捷方式，该方法能够修复，并通过实验结果验证了其有效性，特别是在领域内类别不平衡和领域间类别分布偏移的情况下。

    Jun, 2020

  • 一种以对抗扰动为导向的领域自适应语义分割方法

    该研究论文提出了一种利用点对点特征空间敌对扰动来显式训练领域不变分类器的方法，进而解决领域间较小或头部类别在语义分割中支配对齐目标的问题，并在 GAT5 -> Cityscapes 和 SYNTHIA -> Cityscapes 两个语义分割挑战领域中取得了最新的最佳表现。

    Dec, 2019

  • 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

  • 无监督域自适应中的生成式伪标签精炼

    利用条件生成式对抗网络 (cGANs) 对其条件标签中的噪声天然具有的鲁棒性，研究并刻画了其主题和研究领域，并在无监督域适应 (UDA) 中利用这一特性。在这种情况下，一个经过训练的分类器可以用于推断出未标记的目标集上的伪标签。我们展示了 cGANs，在某种程度上可以对此类 “shift noise” 保持稳健性。

    Jan, 2020

  • 用于目标变换的半共享变分自编码器的无监督域自适应

    本文提出了一种用于无监督域适应的新方法，该方法使用 PS-VAEs 和 CycleGAN 在目标数据集的标签分布与源数据集的标签分布不匹配的情况下进行特征对齐，以解决目标移位问题，并在分类和回归任务中取得了良好的效果。

    Jan, 2020

  • 多领域判别器与自适应自训练的无监督领域自适应

    本文提出一种基于无监督域自适应（UDA）的方法，针对城市场景的语义分割应用领域，将深度神经网络从合成数据源，适应到真实数据源上，通过引入对抗模块和自训练策略实现充分对齐两个数据分布，模块化的架构使得模型适用范围更广，实验结果表明该方法的有效性和稳健性。

    Apr, 2020

  • 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