无源归纳域自适应的双移动平均伪标签方法
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
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
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
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
本文研究深度学习中前馈源自适应的应用及其改进，通过交叉关注机制自适应目标数据集，探索自动化实例选取提升性能，实验表明我们提出的框架能显著改进现有方法。
Jul, 2022
本文从标签噪声学习的角度出发，探究了在无源领域适应中的标签噪声。研究表明，仅依赖分布假设的LLN方法无法应对SFDA中的标签噪声。同时，我们证明了早期训练现象也可在SFDA中应用，并利用此方法提高了现有SFDA算法的性能。
Jan, 2023
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
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