Sep, 2023

信任你的好朋友：通过相互邻域聚类的无源域适应

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TL;DR通过定义目标数据的局部关联性并在具有高局部关联性的数据中鼓励标签一致性，基于目标数据的内在结构，以及通过考虑局部邻居、相互邻居和扩展邻域来有效捕捉局部结构，实现了若干2D图像和3D点云识别数据集的最先进性能。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 基于图像翻译的无源域适配

    本文研究了源自由的领域自适应问题，提出了使用图像转换方法将目标图像的风格转换为未见过的源图像的方法，从而使得使用预训练模型对转换后的图像进行分类可以得到更高的准确率。

    Aug, 2020

  • 基于实例级别相似度的无监督域自适应迁移学习

    本研究提出一种基于实例相似度和分类内聚性和分类分离性的目标域适应策略(ILA-DA)，其使用多样本对比损失函数来驱动领域对齐过程，在多种基准数据集上实现明显的准确率提高。

    Apr, 2021

  • 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

  • 利用固有邻域结构进行无源域自适应

    本文提出一种基于目标域数据固有结构的源无关领域适应方法，通过定义目标数据的局部亲和力并鼓励具有高局部亲和力的数据标签一致性来解决领域偏移问题，并在几个 2D 图像和 3D 点云识别数据集上取得了最先进的性能。

    Oct, 2021

  • BMD：一种通用的平衡多中心动态原型策略，用于无源领域自适应

    这篇论文提出了一种基于全局平衡采样和多中心聚类的动态原型策略，用于在没有源数据的情况下自适应目标数据，并引入了一种动态标记策略以加入网络更新信息，在多项实验证明该策略显著提高了表示SFDA方法以产生了新的最先进结果。

    Apr, 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

  • 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

  • 自适应对比学习实现的无源域自适应

    本文探讨了一种实际的领域自适应任务，称为无源域自适应（SFUDA），在此任务中，源预训练模型在没有访问源数据的情况下适应于目标域。我们介绍了一种新的SFUDA范例Divide and Contrast（DaC），使用自适应对比学习框架，通过预测的置信度将目标数据分为类似源域和特定于目标域的样本，并针对每个组别进行调整目标，以在全局和局部层面上提高性能

    Nov, 2022

  • SF(DA)$^2$: 无源领域适应的数据增强视角

    通过数据增强技术，我们提出了一种名为SF(DA)^2的新方法，它克服了先前能提出的源无关域适应方法在类保持变换和内存、计算需求等方面的挑战，并在SFDA场景中展现了卓越的适应性能。

    Mar, 2024