Jun, 2023

伪三边对抗训练用于领域自适应遍历可行性预测

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TL;DR本文提出了一种基于深度神经网络的遍历预测方法，利用一种新颖的伪三边敌对模型和粗到细的对齐方法来进行无监督域自适应，使模型具有更高的数据效率并能够适应各种复杂环境下的导航系统。
traversability predictiondeep neural networksunsupervised domain adaptationdata efficiencynavigation system
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

  • 一种以对抗扰动为导向的领域自适应语义分割方法

    该研究论文提出了一种利用点对点特征空间敌对扰动来显式训练领域不变分类器的方法，进而解决领域间较小或头部类别在语义分割中支配对齐目标的问题，并在 GAT5 -> Cityscapes 和 SYNTHIA -> Cityscapes 两个语义分割挑战领域中取得了最新的最佳表现。

    Dec, 2019

  • 使用对比度对抗学习改进多源时间序列域自适应

    提出一种新的框架 CALDA，将对比学习和对抗学习的原则相结合，用于多源自适应学习，特别是时间序列数据。与之前的方法不同，其中 CALDA 还利用跨源标签信息，通过对比学习重新塑造空间，推动相同标签的示例彼此靠近，将不同标签的示例分开。实现结果表明，使用交叉源信息使得 CALDA 在时间序列和对比方法方面的表现都有所提高。当存在噪声时，弱监督进一步提高了性能，允许 CALDA 提供可推广的 MS-UDA 策略。

    Sep, 2021

  • AVATAR：用于目标域的对抗式自超级监督域自适应网络

    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。

    Apr, 2023

  • 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

  • 无人驾驶目标检测中基于像素和特征级别的域自适应

    本文提出一种新的无监督领域自适应模型，通过像素级和特征级变换相结合解决了自主驾驶中更复杂的目标检测问题，同时引入了生成对抗网络和循环一致性损失以及区域提案特征对抗训练等方法，通过实验证明了本方法的鲁棒性和优越性。

    Sep, 2018

  • 基于实例自适应技术的无监督领域自适应自训练

    本文提出了一种基于实例适应的自我训练框架，应用于语义分割的无监督域自适应问题，该方法采用了一种新的伪标签生成策略和区域引导正则化方法，以在 'GTA5 to Cityscapes' 和 'SYNTHIA to Cityscapes' 数据集上的任务中获得更好的性能表现。

    Aug, 2020

  • 自监督对比学习与自训练在语义分割的无监督领域自适应中的应用

    本文提出了一种基于对比学习和自我训练的方法，该方法可以很好地应用于不同领域的实例进行语义分割，可以将语义类别在跨域上进行对齐，从而达到更好的结果。

    May, 2021

  • 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

  • 基于优化轨迹提纯的医学图像领域自适应分类

    我们提出了优化轨迹蒸馏，这是一种统一的方法，从新的角度解决了两个技术挑战。我们充分利用了梯度空间的低秩特性，并设计了一种双流蒸馏算法，以从可靠的源获得外部指导来规范不充分标注的域和类的学习动态。我们在多个任务上对所提出的方法进行了广泛评估，结果证明了其在临床和开放世界中的显著效果和改进。

    Jul, 2023