Oct, 2021

面向原型的无监督领域自适应框架

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TL;DR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。
unsupervised domain adaptationprobabilistic frameworkclass prototypesfeature alignmentsource-private domain adaptation
发现论文，激发创造
  • 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

  • 基于类别原型的前馈无源领域适应

    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

  • 一种使用源原型的健壮负学习方法应用于部分领域适应

    本文提出了一个鲁棒的部分领域自适应（PDA）框架，通过结合鲁棒的目标监督策略来缓解负迁移问题。它利用集成学习并包括多样的、互补的标签反馈，减轻了错误反馈的影响并促进了伪标签的改进。与仅依赖于分布对齐的一阶矩不同，我们的方法通过源样本原型和高置信度目标样本，在域不变的方式下提供了明确的目标来优化类内紧凑性和类间分离性。值得注意的是，我们通过先验地推断源样本原型来确保源数据的隐私，从而在自适应阶段不需要访问源数据。我们进行了一系列全面的实验证明分析，涵盖了一系列部分领域自适应任务。对基准数据集的全面评估证实了我们的框架的增强鲁棒性和泛化性，展示了其相对于现有最先进 PDA 方法的优越性。

    Sep, 2023

  • 基于注意力原型的无源迁移学习 3D 物体检测

    本研究提出一种应用于基于激光雷达的 3D 物体检测器的无源自适应方法，该方法使用班级原型来缓解误标签噪声的影响，利用转换器模块识别对应于错误、过于自信的注释的离群 ROI，通过自学习的过程，降低伪标签的损失并提高性能。

    Nov, 2021

  • 基于原型多层学习的半监督域自适应

    本文提出了一种基于多级原型学习的半监督域自适应框架，采用伪标签聚合和交叉域对齐损失方法，以及通过原型相似度和线性分类器提升目标特征表示的判别性学习，实现了在三个数据集上卓越的 SSDA 性能。

    May, 2023

  • 无需源数据的无监督领域自适应

    该研究提出了一种针对亮度、对比度等自然变化轴的目标域适应方法，只需要无标签的目标数据和源分类器，有效地解决了预训练模型中源数据不可用的问题，并表明其在有限标记数据的情况下胜过微调基线。

    Jul, 2020

  • 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

  • 记忆辅助的通用领域适应子原型挖掘

    提出了一种新的 Memory-Assisted Sub-Prototype Mining (MemSPM) 方法，可以学习同一类别内样本之间的差异，并在存在显著概念转变的情况下挖掘子类别，从而学习到更合理的特征空间，提高了可转移性并反映了被注释为同一类别的样本之间的固有差异。在多个场景中进行了评估，包括 UniDA、OSDA 和 PDA，该方法在大多数情况下在四个基准测试中取得了最先进的性能。

    Oct, 2023

  • 使用伪标签进行域自适应

    无监督领域适应的研究中，通过使用预训练网络进行多阶段伪标签优化程序，解决了无标签目标数据中的类别错位问题，证明了该简单方法在多个数据集上比复杂的最先进技术更有效。

    Feb, 2024

  • 无监督模型适应连续语义分割

    本文提出了一种算法，通过学习源域的原型分布来将目标域分布与源域分布在嵌入空间中对齐，用于自适应预训练模型以便在目标域中泛化。

    Sep, 2020