Jul, 2023

主动多域适应的动态域间差异调整

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TL;DR多源无监督领域适应（MUDA）旨在将相关源领域的知识转移至无标签的目标领域。本文提出了一种名为动态领域差异调整的主动多领域适应方法（D3AAMDA），通过建立多源动态调制机制和多源主动边界样本选择策略（MABS）来解决 MUDA 方法的问题，并在常用领域适应数据集上对提出的方法进行了广泛评估，实验结果明确证明了该方法的优越性。
multi-source unsupervised domain adaptationdynamic domain discrepancy adjustment for active multi-domain adaptationdynamic modulation mechanismmulti-source active boundary sample selectionexperimental results
发现论文，激发创造
  • 多源交叉领域分类中基于领域特定分布和分类器的对齐

    本文提出了一个两阶段的框架，用于多源无监督域适应问题，该问题包含了来自多个不同数据源的标记数据。该框架通过在多个特定特征空间中对每对源和目标域的分布进行对齐，以及利用领域特定的决策边界对分类器的输出进行对齐，以解决域内不变表示对于所有域的提取困难和方法在不考虑领域特定决策边界的情况下匹配分布可能带来的问题，这种方法在经典的图像分类数据集上取得了显著的结果。

    Jan, 2022

  • 多源主动域转移中的领域偏移和样本不确定性重新审视

    提出了一种动态集成不确定性估值框架（Detective），通过学习适应多源域的模型参数来兼容多源域的联合，综合考虑多源域与目标域之间的领域偏移，使用证据深度学习来探测信息量大的目标样本，并引入上下文多样性感知计算器来增强选定样本的多样性。实验证明，该解决方案在三个领域适应基准上的表现显著优于现有方法。

    Nov, 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

  • MADAN: 多源敌对领域聚合网络用于领域自适应

    本文提出一种新的多源领域自适应 (MDA) 框架，通过设计一个端到端的多源对抗性域聚合网络 (MADAN) 来解决领域自适应中的像素级对齐和任务特征不对齐等挑战，并通过在数字识别、对象分类和模拟到真实语义分割等领域进行广泛的实验，证明 MADAN 和 MANDA + 模型的优越性。

    Feb, 2020

  • 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

  • 基于伪目标域的多源无监督域自适应

    提出了一种新的多源域自适应方法 Pseudo Target for MDA (PTMDA)，采用敌对学习与度量约束将每组源和目标域映射到特定的子空间，并构造了一系列伪目标域进行训练以提高性能。此外，为提高深度神经网络的传递性，用有效的匹配规范化层代替传统批规范化层，给出理论分析和实验探究证明了该方法的有效性。

    Feb, 2022

  • KD3A: 通过知识蒸馏进行无监督多源去中心化域自适应

    KD3A 是一种隐私保护的多源领域自适应算法，它通过对来自不同源域的模型进行知识蒸馏来实现域适应，并采用多源知识投票、共识聚焦和 BatchNorm MMD 等方法解决了常规 UMDA 方法中存在的负迁移、安全通信和数据质量等问题，同时相对于其他分散式 UMDA 方法可降低 100 倍的通信成本，且表现也显著优于现有 UMDA 方法。

    Nov, 2020

  • D3GU：通过增强领域对齐实现多目标主动领域自适应

    提出了一种名为 D3GU 的多目标主动域自适应框架，通过应用分解的域判别 (D3) 和梯度效用 (GU) 分数，实现源 - 目标和目标 - 目标域的对齐，同时还结合了 K 均值聚类进行样本选择，通过广泛实验证明 D3GU 在多目标主动域自适应方面具有一致优越的性能。

    Jan, 2024

  • 深度学习时代的多源域适应：系统综述

    本文介绍了多源域适应的概念和相关技术方法，探讨了其在深度学习时代的发展趋势和研究方向，为该领域的研究提供借鉴和参考。

    Feb, 2020

  • 更多就是更好：多源深度域适应

    在深度学习时代，由于很难获得大规模标记数据来训练先进的深度神经网络，因此将已学习的知识从有标签的源领域转移到无标签或稀疏标签的目标领域成为一种吸引人的替代方法，而多源领域适应则是在收集有不同分布的多个源的标记数据中的一个强大而实用的扩展。在本次调查中，我们首先定义了各种多源领域适应策略。接着，我们从不同的角度系统地总结和比较了现代多源领域适应方法，以及常用的数据集和一个简单的基准测试结果。最后，我们讨论了值得探索的多源领域适应的未来研究方向。

    May, 2024