Dec, 2022

使用预训练网络进行协同学习，改善无源域适应

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TL;DR本文研究基于ImageNet预训练特征提取器的共同学习框架，以提高面向目标域的伪标记质量并进行迁移学习，同时使用熵最小化来提高非伪标记样本的预测精度，并在三个基准数据集上进行评估。结果显示，该方法优于现有的面向源自由域适应方法和假设联合访问源和目标数据的无监督域适应方法。
发现论文，激发创造
  • 我们是否真的需要访问源数据？用于无监督域适应的源假设转移

    本文提出一种基于源模型的无监督域自适应解决方案SHOTS，在缺乏源数据的情况下，通过信息最大化和自监督伪标签相结合的方式，学习目标特定的特征提取模块，从而使目标域的表示与源假设对齐，并在多个域自适应基准测试中取得了最新的成果。

    Feb, 2020

  • 基于图像翻译的无源域适配

    本文研究了源自由的领域自适应问题，提出了使用图像转换方法将目标图像的风格转换为未见过的源图像的方法，从而使得使用预训练模型对转换后的图像进行分类可以得到更高的准确率。

    Aug, 2020

  • 自监督噪声标签学习用于无源无监督领域自适应

    本文从噪声标签学习的角度解决了无监督领域自适应中源数据不可用的问题，提出了一种自监督噪声标签学习方法，通过对预测的噪声标签和自生成标签的有效集成，可以轻松地实现对预训练模型的微调，并取得了领先其他方法的最新成果。

    Feb, 2021

  • 基于伪源域的生成、增强和对齐方法：面向无源领域适应

    本文提出了一种基于伪源域的方法，通过生成和扩充伪源域，引入四种新的基于伪标签的策略 loss 进行分布对齐，并在伪源域和剩余目标域之间引入一个域对抗损失，以减少分布漂移，从而有效地解决了无监督域自适应的问题。

    Sep, 2021

  • 伪标记中选择性的无监督多源自由领域自适应的优势

    该研究提出了一种利用信息论界限和特征对齐技术，将目标数据划分为伪标记子集和无标记子集以实现平衡的无监督域自适应方法，取得了比现有方法更好的性能表现。

    Feb, 2022

  • 非监督领域适应中融合预训练数据的重要性

    以无监督域适应和无源自适应方法为研究对象，通过研究ImageNet与源域及目标域之间的相关性及ImageNet对目标风险的影响，发现现有方法存在的关键限制，并提出了一种新的框架TriDA，通过保留预训练数据集（即ImageNet）的语义结构来提升适应性能。实验证明，TriDA在各种无监督域适应和无源自适应评估中取得了最先进的性能。

    Aug, 2023

  • 解决无源无监督视频域自适应的标签噪声问题

    使用自主训练、伪标签、微调和师生框架等方法，这篇论文提出了解决视频领域适应性问题的方法，以在没有源数据的情况下实现源无关自适应，并取得了领先的实验结果。

    Nov, 2023

  • 无源域自适应中的伪标签解析

    该研究针对无源领域自适应（SFDA），提出了一种通过学习噪声转移矩阵和准确预测的方法，改进了基于伪标签的SFDA方法，获得了在VisDA、DomainNet和OfficeHome三个领域自适应数据集上的最新成果。

    Jan, 2024

  • 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

  • 由视觉和视觉语言预训练引导的无源域自适应

    灵活的源免领域自适应（SFDA）框架，通过融合预训练网络，提升了适应性能，并能成功整合现有的SFDA方法。

    May, 2024