ECCVJul, 2022

先验知识指导的无监督域自适应

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TL;DR本文提出一种基于知识引导的无监督领域自适应（KUDA）方法，通过利用目标域的先验知识，将该先验知识应用于模型生成伪标签的改进中，从而提高自训练阶段的性能。
unsupervised domain adaptationtarget domain prior knowledgeknowledge-guided unsupervised domain adaptationclass distributionrectification module
发现论文，激发创造
  • 将视觉 - 语言模型的固有知识与无监督领域自适应相结合的自知识蒸馏

    无监督领域自适应 (UDA) 通过利用标记的源数据集并将其知识转移到相似但不同的目标数据集，克服了标记数据的繁琐工作。本文结合 UDA 获得的知识与视觉 - 语言模型的内在知识。通过视觉 - 语言模型生成源数据集和目标数据集的零样本预测，调整分布以凸显获胜概率，同时使用源数据和目标数据以保持相对置信度。我们通过传统的领域自适应方法和自知识蒸馏法结合实现对源数据集的知识获取，并将该方法与一种渐进源域扩展策略 (GSDE) 相结合，结果表明零样本预测也有益处。我们在三个基准测试集 (OfficeHome、VisDA 和 DomainNet) 上进行实验和消融研究，超过了最先进的方法，并在消融研究中展示了我们算法不同部分的贡献。

    Dec, 2023

  • 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

  • 基于黑盒源模型的分割无监督领域自适应

    本文提出了一种基于黑盒分割模型的无监督域自适应解决方案，利用指数混合衰减的知识蒸馏方案逐步学习目标特定表示，并应用无监督熵最小化来规范目标域置信度，最终在 BraTS 2018 数据库上取得了与白盒源模型适应方法相当的性能。

    Aug, 2022

  • 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

  • 无监督深度域自适应中的潜在域推断

    本文提出了一种新的深度学习架构，通过自动发现视觉数据中的潜在域并利用这些信息来学习强健的目标分类器来解决不带标签数据的目标域学习问题，在公共基准测试中表现优于现有的方法。

    Mar, 2021

  • 无源无监督域自适应：一份调查报告

    本研究针对数据保护、存储和传输等实际场景中普遍存在的源数据访问限制，提供了一篇系统综述文章，介绍了最近提出的无源自适应方法，着重对白盒和黑盒方法进行分类，并详细讨论了各类方法中的挑战以及适用于无源数据的模型在提高泛化能力方面的流行技术和常用基准数据集。

    Dec, 2022

  • UMAD: 面向领域和类别漂移的通用模型自适应

    该文提出了一种名为 UMAD 的通用模型适应框架，能够在不使用源数据或了解域之间类别偏移的先验知识的情况下处理 open-set 和 open-partial-set 的两种 UDA 场景，并通过实验证明其在数据隐私敏感型应用中具有可比较甚至更优的性能。

    Dec, 2021

  • 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

  • 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

  • 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