本文提出了一种新的适应性框架，用于跨任务和领域传递知识，通过在一个完全监督域中学习跨任务和领域的知识，使其在只有部分监督域中实现性能增益。实验证明了该框架在两个具有挑战性的任务（即单眼深度估计和语义分割）和四个不同领域（Synthia、Carla、Kitti 和 Cityscapes）中的有效性。

Apr, 2019

本文提出了一种多任务深度网络学习通用高级视觉表示的方法，并通过对人工制成的图像进行训练来克服真实与合成数据之间的领域差异，模型考虑同步从合成 RGB 图像中预测其表面法向、深度和实例轮廓，并最小化真实和合成数据之间特征空间的差异，在广泛实验的基础上，表明我们的网络相比单任务基线学习到更具有可转移性的表示，使得在 PASCAL VOC 2007 分类和 2012 检测上能够产生最先进的迁移学习结果。

Nov, 2017

本研究提出一种用于视觉领域适应的 CNN 架构，利用未标记和稀疏标记的目标领域数据实现域不变性优化并采用软标签分布匹配损失在任务之间传递信息，其在监督和半监督适应设置下都取得了先前发表结果之上的实证表现。

Oct, 2015

本文提出了一种新的深度自适应网络 (DAN) 结构，它将多个领域的分布嵌入到再生核 Hilbert 空间中，并应用最优多核选择方法以匹配均值嵌入。DAN 能够学习具有统计保证的可传递特征，并通过核嵌入的无偏估计来实现线性扩展。实验证据表明，所提出的架构在标准领域自适应基准数据集上获得了最先进的图像分类误差率。

Feb, 2015

本文探讨了深度学习中的迁移学习的效果与代价，结果提供了关于使用迁移学习的指南。

Nov, 2022

本文通过对多种不同的图像领域和任务类型进行超过 2000 个转移学习实验，并系统地分析其对转移学习性能的影响，得出了以下几点结论：（1）对于大多数任务，存在一种源任务显著优于 ILSVRC'12 预训练；（2）图像领域是实现积极转移的最重要因素；（3）源数据集应包括目标数据集的图像领域以获得最佳结果；（4）同时，当源任务的图像领域比目标任务的图像领域范围更广时，我们观察到的负面影响很小；（5）跨任务类型的转移可能会有益，但其成功与源任务和目标任务类型密切相关。

Mar, 2021

研究域常规化问题及其解决方法，通过使用基于梯度的元训练和元测试过程，引入了两种补充损失来明确地规范特征空间的语义结构，从而取得了两个常见对象识别基准测试的最新效果。

Oct, 2019

本研究提供了关于计算机视觉领域中，基于深度学习的深度域适应方法的全面概述，分类不同的深度域适应情景，总结了深度域适应方法，重点分析比较了各种情况下的最先进方法，并着重强调了当前方法的潜在缺陷和未来几个方向。

Feb, 2018

通过将图像表示分为两个子空间：一个是每个领域的私有特征，一个是跨领域共享的特征，我们开发的一种新型架构不仅可以让模型在源领域中执行任务，还可以用于重构来自两个领域的图像。该架构不仅在一系列无监督领域适应场景中优于现有技术水平，还能输出私有和共享表示的可视化结果，从而能够解释领域适应过程。

Aug, 2016

使用图像识别数据集作为源域和目标域之间的桥梁，通过任务蒸馏框架，在不同仿真器之间成功地传输导航策略，并在传统领域适应基准上展现出有前途的结果。

Aug, 2020