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

在领域自适应中，为了解决来自不同领域的相关但不同的数据对分类器性能的影响，该研究使用了两个流的架构，其中一个处理源领域的数据，另一个处理目标领域的数据。在有监督和无监督的情况下，该方法均优于现有技术，并在多个物体识别和检测任务中实现了更高的准确性。

Mar, 2016

本文介绍领域自适应和迁移学习的概述，涵盖不同类型的方案和历史浅层方法、深度卷积架构、超出图像分类的领域适应方法，以及将领域适应与其他机器学习解决方案相关联的讨论。

Feb, 2017

该论文介绍了一种利用适配器残模块进行数据表示学习的深度网络架构，该网络能够被灵活地指引至不同的视觉领域中，实现了高度的参数共享并保持或提高了特定领域表示的准确性。同时，该论文还提出了Visual Decathlon Challenge基准评测系统，用于同时评估表征的能力并测量其识别不同领域的能力。

May, 2017

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

本文提出一种基于二阶统计量（协方差）和源目标数据最大均值差异的双流卷积神经网络的非监督式深度领域适应方法， 通过实验表明，该方法在三个基准领域适应数据集上均可实现最先进的图像分类性能。

Jan, 2019

本文系统概述了用于计算机视觉应用的深度域自适应方法，涵盖了深度架构在领域自适应中的运用、深度视觉域自适应的发展趋势，并介绍了可应用于这些模型的其他改进策略。

Dec, 2020

该研究旨在解决图像分类中标签不足问题，通过多重表征适应模块和最大均值差异，提出了多重表征适应网络，能够通过跨域图像分类任务提高分类准确度。

Jan, 2022

通过剪枝模型，我们能够在具有多个领域的测试环境中处理更少的参数和更低的计算复杂度，从而更好地适应资源受限的设备。

Sep, 2023

本文研究了视觉Transformer在领域适应和领域泛化方案中的应用，包括特征级、实例级、模型级以及混合方法的适应，以及多领域学习、元学习、正则化技术和数据增强策略的领域泛化方法，总结了各种与分布变化相关的策略，并提供了有价值的洞见和综合表格，展示了视觉Transformer在处理分布变化方面的多样性和实用性。

Apr, 2024