Aug, 2023

无源领域自适应的一致性正则化

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TL;DR通过一致性正则化框架、软伪标签、基于采样的伪标签选择策略和全局导向的校准方法，本文提出了一种更具泛化能力的无源域适应方法，在目标训练集和测试集上同时提高模型性能，实现了在多个无源域适应基准上的最先进性能，并展示在未知测试集上的鲁棒性。
source-free domain adaptationconsistency regularization frameworksoft pseudo-labelssampling-based pseudo-label selection strategyglobal-oriented calibration methods
发现论文，激发创造
  • 泛化的零样本域自适应

    本文提出了一种广义源自由域自适应（G-SFDA）的新域自适应范例，其中仅在自适应期间访问当前未标记的目标数据，该方法基于局部结构聚类（LSC）和稀疏域注意力（SDA）以保持源信息的同时为不同领域激活不同的特征通道。实验表明，本文所提出的方法的目标表现与现有域自适应（DA）和源自由域自适应（SFDA）方法相当或更好，并在 VisDA 上实现了最先进的性能（85.4％）。

    Aug, 2021

  • C-SFDA: 一种基于课程学习的自我训练框架，用于高效的无源域自适应

    本文提出了一种基于红外图像的智能监测系统，其基于卷积神经网络和支持向量机算法，并且在不需要源数据的情况下使用自我训练的方式进行对源领域的无监督领域适应，使用了策略筛选伪标签的课程学习加速自适应过程。

    Mar, 2023

  • 基于不确定性引导的无源域自适应

    该研究提出了一种基于概率模型的源自由领域自适应方法，通过量化源模型预测中的不确定性来指导目标适应，以对抗域漂移和缺乏源数据的问题，并且相比于传统的源自由领域自适应方法，该方法计算轻量、与源训练和目标适应相独立。

    Aug, 2022

  • 基于分布估计的无源领域自适应

    本文提出了基于源分布估计方法的 Source-Free Domain Adaptation 模型 SFDA-DE，采用球形 k 均值聚类生成目标数据的假伪标签，并利用目标数据和锚点学习源域的类条件特征分布，通过最小化交叉适应损失函数来对齐两个数据域，在多个 DA 基准测试中实现了最先进的性能表现，并且优于需要大量源数据的传统 DA 方法。

    Apr, 2022

  • 由视觉和视觉语言预训练引导的无源域自适应

    灵活的源免领域自适应（SFDA）框架，通过融合预训练网络，提升了适应性能，并能成功整合现有的 SFDA 方法。

    May, 2024

  • 无源域自适应中的伪标签解析

    该研究针对无源领域自适应（SFDA），提出了一种通过学习噪声转移矩阵和准确预测的方法，改进了基于伪标签的 SFDA 方法，获得了在 VisDA、DomainNet 和 OfficeHome 三个领域自适应数据集上的最新成果。

    Jan, 2024

  • 无源域自适应

    我们介绍了一种源数据自由的领域自适应方法，使用预训练模型自学习来更新目标模型，通过基于自熵的准则选择可靠样本以定义类的原型，并用伪标签为每个目标样本分配标签以训练目标模型，最终得到比传统领域适应方法更好的结果。

    Jul, 2020

  • 吸引和分散：一种用于无源域自适应的简单方法

    提出一种用于领域自适应的无源自适应方法，通过将 SFDA 视为无监督聚类问题并按照特征空间的本地邻居应具有更相似的预测这一直觉来优化预测一致性的目标，进而实现特征聚类及簇分配的高效训练，同时将已有的领域自适应方法、无源域自适应和对比学习之间关系联系起来.

    May, 2022

  • CoSDA: 持续无源域自适应

    本文介绍了一种 CoSDA 的思想，它是基于源领域内训练的模型，利用一种新的一致性正则化方法来缓解遗忘，采用双速优化师生模型对目标领域进行了训练，并且在连续适应方面优于现有的方法。

    Apr, 2023

  • 基于伪源域的生成、增强和对齐方法：面向无源领域适应

    本文提出了一种基于伪源域的方法，通过生成和扩充伪源域，引入四种新的基于伪标签的策略 loss 进行分布对齐，并在伪源域和剩余目标域之间引入一个域对抗损失，以减少分布漂移，从而有效地解决了无监督域自适应的问题。

    Sep, 2021