Apr, 2023

AVATAR：用于目标域的对抗式自超级监督域自适应网络

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TL;DR本研究提出了基于深度聚类、领域对抗学习、自监督学习和样本选择策略的 AVATAR 算法，解决了复杂领域自适应任务中的领域差异和样本噪声问题，实验结果表明其在三个领域自适应基准任务上均优于现有算法。
unsupervised domain adaptationdomain gapadversarial self-supervised domain adaptation networkdomain adversarial learningdeep clustering
发现论文，激发创造
  • 多领域判别器与自适应自训练的无监督领域自适应

    本文提出一种基于无监督域自适应（UDA）的方法，针对城市场景的语义分割应用领域，将深度神经网络从合成数据源，适应到真实数据源上，通过引入对抗模块和自训练策略实现充分对齐两个数据分布，模块化的架构使得模型适用范围更广，实验结果表明该方法的有效性和稳健性。

    Apr, 2020

  • 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

  • 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

  • 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

  • 基于类平衡自训练的语义分割领域自适应

    本文提出了一种基于迭代自训练的无监督域自适应框架，在自训练的基础上提出了一种新的类平衡自训练框架，并引入了空间先验来改善生成的标签。综合实验表明，所提出的方法在多个主要 UDA 设置下均实现了最先进的语义分割性能。

    Oct, 2018

  • 通过 Avatar 原型生成和适应实现无源域自适应

    本文提出了一种新的方法，称为反映原型的对比生成和调整方法（CPGA），用于解决源自由的无监督域适应问题，并证明其在三个 UDA 基准数据集上的有效性和优越性。

    Jun, 2021

  • 语义分割中的多目标对抗框架跨域适应性

    本研究致力于解决面向多个目标域的无监督域自适应语义分割任务，提出了两种对抗性框架以实现多目标自适应，并在四个新的多目标基准测试中表现出色。

    Aug, 2021

  • 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

  • 跨模态图像分割的高效无监督领域自适应算法

    本文提出了一种新的数据有效的多域医学图像分割的深度无监督领域自适应方法，该方法结合了基于变分自编码器的特征先验匹配和域对抗训练，以学习共享的域不变潜在空间进行分割。在公共多模态心脏图像分割数据集上评估，在仅使用一个未标记的 3D CT 扫描的情况下，该方法在相同的设定下胜过现有的技术。最后，我们对先验匹配和域对抗训练进行了消融研究，以阐明所提出方法的理论基础。

    Jul, 2019