MMAug, 2022

兼顾两种世界：面向领域的 Transformer 用于无监督领域自适应

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TL;DR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。
unsupervised domain adaptationdeep learningfeature alignmentdomain-oriented transformerstate-of-the-art
发现论文，激发创造
  • CDTrans: 跨领域 Transformer 方法的无监督领域自适应

    本文提出了一种基于 Transformer 的无监督领域自适应方法 CDTrans，采用双向中心感知标签算法生成准确的伪标签，采用权值共享的三支架 Transformer 框架对源 / 目标特征学习和源目标领域对齐进行自关注和交叉关注，实现了同时学习区分性领域 - 特定和领域不变表示的显式设计，实验证明该方法在公共数据集上的表现优于现有方法。

    Sep, 2021

  • 基于正交和聚类嵌入的语义分割无监督域适应

    本文提出一种基于特征聚类和正交性损失等方法的无监督领域自适应策略，能够在合成到真实场景的情况下有效提高特征空间结构的判别能力并达到最先进的性能。

    Nov, 2020

  • 双向生成无监督域适应

    本研究提出了双向生成领域自适应模型，通过一致分类器插值两个中间域来平衡减轻域差异和保留内在结构，使用跨领域对齐约束来进一步增强性能，设计了两个分类器，联合优化以最大化目标样本预测的一致性。广泛的实验证明，我们提出的模型在标准跨域视觉基准上优于现有技术。

    Feb, 2020

  • ToAlign: 面向任务的无监督领域自适应对齐

    本文提出了一种名为 ToAlign 的有效的无监督领域适应方法，该方法通过性能指导的特征分解和对齐，在源域和目标域之间实现了任务导向的对齐来实现最优解。

    Jun, 2021

  • 多源交叉领域分类中基于领域特定分布和分类器的对齐

    本文提出了一个两阶段的框架，用于多源无监督域适应问题，该问题包含了来自多个不同数据源的标记数据。该框架通过在多个特定特征空间中对每对源和目标域的分布进行对齐，以及利用领域特定的决策边界对分类器的输出进行对齐，以解决域内不变表示对于所有域的提取困难和方法在不考虑领域特定决策边界的情况下匹配分布可能带来的问题，这种方法在经典的图像分类数据集上取得了显著的结果。

    Jan, 2022

  • FixBi: 跨领域空间的无监督领域自适应

    介绍了一种针对领域差异性大的无监督域自适应方法，包括使用固定比例的混合增强多个中间域，训练源主导模型和目标主导模型，使用置信度学习方法逐渐实现领域知识的转移。

    Nov, 2020

  • 一种以对抗扰动为导向的领域自适应语义分割方法

    该研究论文提出了一种利用点对点特征空间敌对扰动来显式训练领域不变分类器的方法，进而解决领域间较小或头部类别在语义分割中支配对齐目标的问题，并在 GAT5 -> Cityscapes 和 SYNTHIA -> Cityscapes 两个语义分割挑战领域中取得了最新的最佳表现。

    Dec, 2019

  • 一种新的双向无监督域自适应分割框架

    本文介绍了一种基于 “分离表达学习” 的双向无监督领域自适应（BiUDA）框架，来提高医疗图像分析中深度学习模型在不同领域间迁移性能，实验结果显示该框架优于当前先进的方法。

    Aug, 2021

  • MetaAlign: 无监督领域自适应中的领域对齐和分类协调

    本文介绍了一个基于元学习的有效优化策略 MetaAlign，以协调域对齐任务和分类任务的目标函数的不一致性，实现在元训练和元测试中同时优化域对齐和分类任务的最大化，从而提高了无监督领域自适应问题的性能。

    Mar, 2021

  • 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