发现领域解耦来进行广义多源域自适应

Jul, 2022

发现领域解耦来进行广义多源域自适应

Discovering Domain Disentanglement for Generalized Multi-source Domain Adaptation

Zixin Wang, Yadan Luo, Peng-Fei Zhang, Sen Wang, Zi Huang

TL;DR本研究提出了一种多源领域适应方法 (GM-DA)，试图解决传统方法中源域与目标域之间类别不完全重叠的问题，该方法基于变分域解缠绕 (VDD) 框架，借助在线伪标签来识别未知类别的目标样本，并且在两个基准数据集上展现了该框架的有效性。

Abstract

A typical multi-source domain adaptation (MSDA) approach aims to transfer knowledge learned from a set of labeled source domains, to an unlabeled target domain. Nevertheless, prior works strictly assume that each source domain shares the identical group of classes with the target domai

multi-source domain adaptation generalized domain adaptation variational domain disentanglement online pseudo labeling benchmark datasets

发现论文，激发创造

多源领域自适应的子空间识别

提出了一种基于子空间识别理论的多源域自适应方法，它能在较少的约束条件下实现域不变和特定变量的脱钩，通过最小化域漂移对不变变量的影响来促进域适应。该方法在各种基准数据集上优于现有的多源域适应技术，凸显其在实际应用中的有效性。

Oct, 2023

基于协作学习的多源域自适应语义分割

本文提出了一种新颖的基于协作学习的多源领域自适应框架，通过像素值分布的对齐和伪标签的约束来充分利用多个源域的语义信息，同时通过图像翻译使源域与目标域之间的差距减小，经实验证明，在语义分割任务中，该方法在 Cityscapes 数据集的验证集上获得 59.0％的 mIoU，显著优于所有之前的单一和多源无监督领域自适应方法。

Mar, 2021

分类器秘密地满足多源域自适应

该论文提出了一种新的包括深度模型及自监督隐式对准在内的 MSDA 方法，并通过利用伪标记目标样本并在伪标记上强制执行分类器一致性来实现自适应，该方法被称为 Self-supervised Implicit Alignment (SImpAl)。通过在五个基准测试上的全面评估，展现了该方法的有效性。

Mar, 2021

深度学习时代的多源域适应：系统综述

本文介绍了多源域适应的概念和相关技术方法，探讨了其在深度学习时代的发展趋势和研究方向，为该领域的研究提供借鉴和参考。

Feb, 2020

多源领域自适应遇上数据集蒸馏通过数据集字典学习

该论文探讨了机器学习中两个问题的交集：多源领域适应 (MSDA) 和数据集精炼 (DD)。通过采用之前 MSDA 领域的作品以及 DD 方法的分布匹配，在四个基准测试中进行了深入的实验，表明即使每类仅有 1 个样本，也能够获得最先进的适应性能。

Sep, 2023

LanDA: 语言引导的多源域自适应

使用多模态模型和联合图像与语言嵌入空间，我们提出了一种基于最优传递理论的新型语言引导多源域适应（LanDA）方法，可以通过目标域的文本描述进行域适应，而无需任何目标域图像，并且在目标和源域都优于标准微调和集成方法。

Jan, 2024

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

更多就是更好：多源深度域适应

在深度学习时代，由于很难获得大规模标记数据来训练先进的深度神经网络，因此将已学习的知识从有标签的源领域转移到无标签或稀疏标签的目标领域成为一种吸引人的替代方法，而多源领域适应则是在收集有不同分布的多个源的标记数据中的一个强大而实用的扩展。在本次调查中，我们首先定义了各种多源领域适应策略。接着，我们从不同的角度系统地总结和比较了现代多源领域适应方法，以及常用的数据集和一个简单的基准测试结果。最后，我们讨论了值得探索的多源领域适应的未来研究方向。

May, 2024

多源蒸馏领域自适应

该论文提出了一种新的多源蒸馏领域自适应（MDDA）网络，该网络考虑了多个源和目标之间的不同距离以及源样本与目标样本的不同相似性，通过预先训练源分类器、将目标映射到每个源的特征空间、选择最近的源样本进行微调和使用不同的域权重对不同预测进行聚合等四个阶段实现。实验表明，该方法明显优于现有的方法。

Nov, 2019

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