Aug, 2022

能量模型在带标签伪标签约束下的自训练无监督领域自适应

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TL;DR通过在无标签目标样本的训练中引入能量函数最小化目标的约束，该论文提出改进的深度自训练框架，以提高无监督域适应的性能，并在大规模图像分类和语义分割任物上进行了广泛的实验。
deep learningunsupervised domain adaptationenergy-based modeliterative processsemantic segmentation
发现论文，激发创造
  • 基于类平衡自训练的语义分割领域自适应

    本文提出了一种基于迭代自训练的无监督域自适应框架，在自训练的基础上提出了一种新的类平衡自训练框架，并引入了空间先验来改善生成的标签。综合实验表明，所提出的方法在多个主要 UDA 设置下均实现了最先进的语义分割性能。

    Oct, 2018

  • 基于能量的领域自适应主动学习

    本文介绍了一种基于能量模型的主动学习策略，名为 “EADA”，可用于帮助将深度神经网络推广到新的目标域。该算法通过求解目标数据组的自由能量，结合领域特征和实例不确定性，从中选择最有价值的目标数据样本。此外，领域差可以通过调整目标数据的自由能量使之紧凑地围绕源域，从而得到有效缩小。实验表明，该算法在各项基准测试中表现良好，比其他先进方法有很大的优势。

    Dec, 2021

  • 基于实例自适应技术的无监督领域自适应自训练

    本文提出了一种基于实例适应的自我训练框架，应用于语义分割的无监督域自适应问题，该方法采用了一种新的伪标签生成策略和区域引导正则化方法，以在 'GTA5 to Cityscapes' 和 'SYNTHIA to Cityscapes' 数据集上的任务中获得更好的性能表现。

    Aug, 2020

  • 无监督域自适应的语义分割研究及伪标记自我修正

    基于深度学习的解决方案如何在面对与训练数据不同特征的情况下，语义分割会有性能下降的问题，针对此问题提出了一种无监督领域适应的方法，利用辅助伪标签优化网络进行自训练，实验结果表明这种方法在基准数据集上的表现显著优于之前的最先进方法.

    Oct, 2023

  • 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

  • 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

  • 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

  • 基于熵导向的自监督学习用于语义分割领域自适应

    使用熵作为置信度指标的熵引导自监督学习 (ESL) 方法，在无监督域自适应语义分割任务中实现了最先进的结果。

    Jun, 2020

  • 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