基于图像到类别稀疏相似性编码的少样本无监督域自适应

Aug, 2021

基于图像到类别稀疏相似性编码的少样本无监督域自适应

Few-shot Unsupervised Domain Adaptation with Image-to-class Sparse Similarity Encoding

Shengqi Huang, Wanqi Yang, Lei Wang, Luping Zhou, Ming Yang

TL;DR本文研究了一种称为few-shot unsupervised domain adaptation (FS-UDA)的有价值设置，并提出了一种基于本地描述符的高效方法来提高图像分类和域适应的性能

Abstract

This paper investigates a valuable setting called few-shot unsupervised domain adaptation (FS-UDA), which has not been sufficiently studied in the literature. In this setting, the source domain data are labelled, but with few-shot per category, while the target domain data are unlabell

发现论文，激发创造

相似性学习的无监督域自适应

本文提出一种基于相似性学习和原型表示的分类方法，能够在无监督领域适应中学习特征，并实现跨域分类任务，在多种常见场景下表现出最先进的性能水平。

Nov, 2017

统一无监督域自适应与零样本视觉识别

该论文提出了基于领域自适应的跨域分类问题，通过联合子空间的学习，使用有标签样本辅助实现跨域特征投影不变性，并结合了一种监督的局部保持投影(SLPP)技术，同时在无监督和零样本学习条件下，在三个跨域自适应基准数据集上实现了最先进的结果。

Mar, 2019

领域自适应少样本学习

本文提出一种新的面向领域自适应少样本学习（DA-FSL）的解决方案，即基于领域对抗性原型网络（DAPN），该模型通过显式增强源/目标每类别的区分性在域自适应特征嵌入学习之前，以实现全局领域分布对齐，同时保持源/目标每类别的差异性从而提高 FSL 的性能。实验表明，DAPN 模型优于现有的 FSL 和 DA 模型及其简单组合。

Mar, 2020

基于聚类的归纳式无监督领域自适应在几类问题中的应用

本文介绍了一种通过聚类来提高 Few-shot 分类领域适应性的归纳框架 DaFeC，其独特之处在于不需要全面访问测试数据，而是通过构建表示提取器并结合聚类矿工来得到伪标记数据，并通过聚类升级机制来实现更好的目标领域特征，从而提高分类准确性。在 FewRel 2.0 数据集上的实验表明，本文所提出的方法优于之前的研究。

Jun, 2020

跨领域自监督原型学习用于少样本无监督领域适应

本文提出了一种端到端的Prototypical Cross-domain Self-Supervised Learning (PCS)框架，通过在共享嵌入空间中编码和对齐语义结构，不仅执行跨域低级特征对齐，而且捕捉数据的类别间语义结构。与最先进的方法相比，PCS在FUDA上在不同域对之间的平均分类精度分别提高了10.5％，3.5％，9.0％和13.2％。

Mar, 2021

兼顾两种世界：面向领域的Transformer用于无监督领域自适应

提出了一种基于Domain-Oriented Transformer的无监督域自适应方法，通过在不同的领域中聚焦于不同的特征空间进行特征对齐，并为每个领域创建一个特定的面向域的分类器，该方法在多个基准测试中取得了最先进的效果。

Aug, 2022

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

高层语义特征在少样本无监督领域适应中的重要性

本文提出了一种新的针对少样本无监督域自适应（FS-UDA）的任务特定语义特征学习方法（TSECS），以提高图像分类的效果，包括跨域自我训练策略和最小化源和目标域之间高级特征分布的KL散度。在DomainNet数据集上的实验结果表明，该方法在FS-UDA领域取得了明显的性能优势（即10%）。

Jan, 2023

无监督单目标和多目标领域适应的强弱一体化半监督

提出一种称为SWISS的强弱集成半监督学习策略，用于图像分类的无监督域自适应中。该方法适用于单目标和多目标场景，通过探索域间的类别距离关系以及使用同级域中更强样本的方法来实现从单目标到多目标域自适应的扩展。实验证明了SWISS框架的有效性。

Sep, 2023

无源无监督领域自适应中的关键设计选择：一项深入实证分析

通过综合基准评估方法，本研究针对图像分类中的无源无监督领域自适应（SF-UDA）提供了一个全面的基准框架，旨在实现对SF-UDA方法中多个关键设计因素之间复杂关系的严格经验理解，并对多种SF-UDA技术进行了实证研究，评估它们在数据集上的一致性、对特定超参数的敏感性以及在不同主干架构下的适用性，强调了主干架构和预训练数据集选择对SF-UDA性能的重要性。

Feb, 2024