Mar, 2023

基于扩散的目标采样器用于无监督领域自适应

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TL;DR本文提出了一种基于扩散的目标采样器（DTS），使用分类条件信息生成高保真度与多样性伪目标样本，用于改进现有无监督领域自适应方法的传输性能。大量实验表明，该方法可以显著提高现有的无监督领域自适应方法的性能。
unsupervised domain adaptationdiffusion-based target samplerclass-conditional informationtransfer performancedeep learning
发现论文，激发创造
  • 领域引导条件扩散模型的无监督领域自适应

    通过引入类别信息和领域分类器，DomAin-guided Conditional Diffusion Model (DACDM) 生成的样本有助于现有的无监督领域自适应方法更轻松地从源域传递到目标域，从而提高了转移性能。DACDM 在各种基准测试中的大量实验证明了其对现有无监督领域自适应方法性能的显著提升。

    Sep, 2023

  • 无监督领域适应中的领域自适应扩散

    提出一种新颖的领域自适应扩散（DAD）模块和互学习策略（MLS），通过将源域数据逐渐转化为目标域数据并使分类模型在领域转换过程中学习，成功将领域适应的挑战分解为多个小领域间隙并逐步增强分类模型的能力，从而在三个广泛使用的无监督领域自适应数据集上大幅优于现有最先进方法。

    Aug, 2023

  • 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

  • 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

  • 领域自适应语义分割的样式适应

    我们提出了一种简单直接的方法来减小不同领域之间的差异，该方法无需进行额外的参数计算，并且可以与基于自训练的无监督领域适应方法无缝集成。通过在潜在特征空间中将目标领域的风格传递给源领域，该模型在决策过程中优先考虑目标领域的风格，在图像级别和浅层特征图级别上解决了该问题，并实现了在目标领域上出色的性能。我们的方法在合成到真实的无监督领域适应任务中取得了显著的性能提升，比如在 GTA->Cityscapes 数据集上达到了显著的 UDA 性能，mIoU 为 76.93%，比先前最先进结果改善了 1.03 个百分点。

    Apr, 2024

  • 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

  • 领域无关的先验知识在语义分割中的迁移

    本研究通过在源域和目标域约束特征，提出一种简单高效的无监督域自适应方法，即使用无领域先验 (DAP) 正则化交叉域表示学习，这种方法在将综合数据转移到真实数据的标准评估协议中，表现出优秀的语义分割准确性，对于提高模型的分类表现具有指导意义。

    Apr, 2022

  • 无监督深度域自适应中的潜在域推断

    本文提出了一种新的深度学习架构，通过自动发现视觉数据中的潜在域并利用这些信息来学习强健的目标分类器来解决不带标签数据的目标域学习问题，在公共基准测试中表现优于现有的方法。

    Mar, 2021

  • 一个隐私保护的无监督领域适应框架，用于临床文本分析

    本文提出了一种隐私保护的领域自适应方法，使用差分隐私处理 GMM 模型中的源特征分布，避免了源数据隐私泄漏的风险，并且在医疗报告疾病标签分类任务中取得了可接受的性能。

    Jan, 2022

  • 无精确共享类别的多目标无监督域适应

    本文提出了一种针对具有一个源域和多个目标域的无监督域适应场景 (1SmT) 的模型参数自适应转移的无监督域适应框架 (PA-1SmT)，该框架通过学习一个共同的模型参数词典进行知识转移，并在三个领域适应基准数据集上实验验证了其优越性。

    Sep, 2018