CVPRMar, 2023

基于不确定性估计的伪标签引导源无关非监督域自适应

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TL;DR本文提出一种基于损失加权策略的 Source-free Unsupervised Domain Adaptation 方法，该方法在没有源数据的情况下，通过估计伪标签的不确定性来逐步优化伪标签，并采用一种自监督对比框架作为目标空间规范化器来增强知识聚合，并在三个基准测试中均取得了显著的优异表现，证明了该方法的鲁棒性。
发现论文，激发创造
  • 基于不确定性感知的无源无监督域适应伪标签过滤

    无源无监督域自适应的不确定性伪标签过滤适应（UPA）方法，通过自适应伪标签选择（APS）模块进行精确过滤，同时引入类感知对比学习（CACL）以降低伪标签噪声的记忆化，实现与最先进的方法相当的竞争性能。

    Mar, 2024

  • 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

  • 基于不确定性引导的无源域自适应与目标独立类别分离

    该论文介绍了一种针对无源领域自适应的新方法，通过将目标领域的样本细分为多个未知类别来改善对目标专属样本的分离，并提出了一种名为 NL-InfoNCELoss 的新对比损失函数，可以增强模型对噪声伪标签的鲁棒性。实验结果表明，该方法在基准数据集上优于现有方法，并能学习新类别的潜在语义，为新类别的发现提供了可能。

    Apr, 2024

  • 基于上下文感知的无源域自适应眼底图像分割的伪标签优化

    提出一种基于上下文感知的伪标签细化方法，通过学习上下文关系并根据特征距离计算，修正伪标签并校准以补偿不准确的修正，同时采用像素级和类别级去噪方法来选择可靠的伪标签进行域适应，实验结果表明该方法在跨域眼底图像上取得了最优结果。

    Aug, 2023

  • 无源无监督域自适应：一份调查报告

    本研究针对数据保护、存储和传输等实际场景中普遍存在的源数据访问限制，提供了一篇系统综述文章，介绍了最近提出的无源自适应方法，着重对白盒和黑盒方法进行分类，并详细讨论了各类方法中的挑战以及适用于无源数据的模型在提高泛化能力方面的流行技术和常用基准数据集。

    Dec, 2022

  • 基于不确定性和自训练的特征对齐用于无源自监督域自适应

    本文提出了一种源自由的无监督领域自适应方法，使用预先训练的源模型和未标记的目标图像，通过数据增强和一致性目标来捕捉不确定性，并且鼓励特征生成器在决策边界外学习一致的视觉特征，以增强模型对图像扰动的鲁棒性，并且利用超空间对齐和内空间一致性来减少源域和目标域之间的领域差距，实验结果表明，该方法对于图像扰动具有更强的鲁棒性。

    Aug, 2022

  • 无监督域自适应目标检测的免费午餐：无需源数据

    通过建模到一个噪声标签学习问题的框架，我们提出了一种用于无需访问标签源数据的领域自适应目标检测的方法，同时还提出了一个用于生成可靠伪标签的自熵下降度量标准，并通过仿真虚假负样本进行性能的提升

    Dec, 2020

  • 稳健的无源域自适应用于眼底图像分割

    提出了一个两阶段训练策略来实现领域自适应的稳健性，第一阶段利用对抗样本增强来增强源模型的稳健性和泛化能力，第二阶段提出了一种新的稳健伪标签和伪边界方法，有效利用无标签目标数据生成伪标签和伪边界，实现模型的自适应，无需源数据。在跨领域眼底图像分割上的实验结果证实了该方法的有效性和通用性。

    Oct, 2023

  • 无源域自适应语义分割

    通过知识迁移和自监督学习，提出了一种基于 source-free 的语义分割域适应框架 SFDA，它可以在只有一个经过良好训练的源模型和一个未标注的目标域数据集的情况下，在语义分割中恢复和保存源域知识。

    Mar, 2021

  • 无源无监督领域自适应中的关键设计选择：一项深入实证分析

    通过综合基准评估方法，本研究针对图像分类中的无源无监督领域自适应（SF-UDA）提供了一个全面的基准框架，旨在实现对 SF-UDA 方法中多个关键设计因素之间复杂关系的严格经验理解，并对多种 SF-UDA 技术进行了实证研究，评估它们在数据集上的一致性、对特定超参数的敏感性以及在不同主干架构下的适用性，强调了主干架构和预训练数据集选择对 SF-UDA 性能的重要性。

    Feb, 2024