Sep, 2021

基于伪源域的生成、增强和对齐方法：面向无源领域适应

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 通用源自由域自适应

    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

  • 无源域自适应

    我们介绍了一种源数据自由的领域自适应方法，使用预训练模型自学习来更新目标模型，通过基于自熵的准则选择可靠样本以定义类的原型，并用伪标签为每个目标样本分配标签以训练目标模型，最终得到比传统领域适应方法更好的结果。

    Jul, 2020

  • 基于图像翻译的无源域适配

    本文研究了源自由的领域自适应问题，提出了使用图像转换方法将目标图像的风格转换为未见过的源图像的方法，从而使得使用预训练模型对转换后的图像进行分类可以得到更高的准确率。

    Aug, 2020

  • 领域印象：一种无需源数据的领域自适应方法

    该论文提出了一种无需源数据的领域自适应技术，其基于生成式框架，使用来自源类的分类器生成样本，并使用神经能量网络训练联合分布，在此极为新颖的场景中取得了比基准模型更好的结果。

    Feb, 2021

  • 无监督多源域自适应，无需访问源数据

    该研究提出了一种算法，可以在没有源数据和目标标签的情况下，自动结合适当的权重来组合源模型，以获得与最佳源模型同样好的性能，这为无监督领域自适应提供了实用性的解决方案。

    Apr, 2021

  • 通过Avatar原型生成和适应实现无源域自适应

    本文提出了一种新的方法，称为反映原型的对比生成和调整方法（CPGA），用于解决源自由的无监督域适应问题，并证明其在三个UDA基准数据集上的有效性和优越性。

    Jun, 2021

  • 伪标记中选择性的无监督多源自由领域自适应的优势

    该研究提出了一种利用信息论界限和特征对齐技术，将目标数据划分为伪标记子集和无标记子集以实现平衡的无监督域自适应方法，取得了比现有方法更好的性能表现。

    Feb, 2022

  • 基于伪目标域的多源无监督域自适应

    提出了一种新的多源域自适应方法Pseudo Target for MDA (PTMDA)，采用敌对学习与度量约束将每组源和目标域映射到特定的子空间，并构造了一系列伪目标域进行训练以提高性能。此外，为提高深度神经网络的传递性，用有效的匹配规范化层代替传统批规范化层，给出理论分析和实验探究证明了该方法的有效性。

    Feb, 2022

  • 基于Avatar原型对齐的不考虑不平衡源域自适应

    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

  • 无源域自适应中的伪标签解析

    该研究针对无源领域自适应（SFDA），提出了一种通过学习噪声转移矩阵和准确预测的方法，改进了基于伪标签的SFDA方法，获得了在VisDA、DomainNet和OfficeHome三个领域自适应数据集上的最新成果。

    Jan, 2024