Sep, 2023

无监督单目标和多目标领域适应的强弱一体化半监督

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TL;DR提出一种称为 SWISS 的强弱集成半监督学习策略，用于图像分类的无监督域自适应中。该方法适用于单目标和多目标场景，通过探索域间的类别距离关系以及使用同级域中更强样本的方法来实现从单目标到多目标域自适应的扩展。实验证明了 SWISS 框架的有效性。
unsupervised domain adaptationswiss learning strategymulti-target domain adaptationstrong-weak integrated semi-supervisionadversarial logit loss
发现论文，激发创造
  • 基于对抗训练的多源无监督领域自适应情感分析

    提出了基于多源域自适应方法的两种转移学习框架来执行情感分析，其中关键特征是基于权重方案的无监督领域适应框架和基于两阶段训练的无监督领域适应框架，成果展示了比无监督的最新竞争对手更具有实用性的性能表现。

    Jun, 2020

  • 语义分割中的多目标对抗框架跨域适应性

    本研究致力于解决面向多个目标域的无监督域自适应语义分割任务，提出了两种对抗性框架以实现多目标自适应，并在四个新的多目标基准测试中表现出色。

    Aug, 2021

  • 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

  • 无精确共享类别的多目标无监督域适应

    本文提出了一种针对具有一个源域和多个目标域的无监督域适应场景 (1SmT) 的模型参数自适应转移的无监督域适应框架 (PA-1SmT)，该框架通过学习一个共同的模型参数词典进行知识转移，并在三个领域适应基准数据集上实验验证了其优越性。

    Sep, 2018

  • 领域自适应语义分割的样式适应

    我们提出了一种简单直接的方法来减小不同领域之间的差异，该方法无需进行额外的参数计算，并且可以与基于自训练的无监督领域适应方法无缝集成。通过在潜在特征空间中将目标领域的风格传递给源领域，该模型在决策过程中优先考虑目标领域的风格，在图像级别和浅层特征图级别上解决了该问题，并实现了在目标领域上出色的性能。我们的方法在合成到真实的无监督领域适应任务中取得了显著的性能提升，比如在 GTA->Cityscapes 数据集上达到了显著的 UDA 性能，mIoU 为 76.93%，比先前最先进结果改善了 1.03 个百分点。

    Apr, 2024

  • 无监督深度域自适应中的潜在域推断

    本文提出了一种新的深度学习架构，通过自动发现视觉数据中的潜在域并利用这些信息来学习强健的目标分类器来解决不带标签数据的目标域学习问题，在公共基准测试中表现优于现有的方法。

    Mar, 2021

  • 基于不确定性估计的伪标签引导源无关非监督域自适应

    本文提出一种基于损失加权策略的 Source-free Unsupervised Domain Adaptation 方法，该方法在没有源数据的情况下，通过估计伪标签的不确定性来逐步优化伪标签，并采用一种自监督对比框架作为目标空间规范化器来增强知识聚合，并在三个基准测试中均取得了显著的优异表现，证明了该方法的鲁棒性。

    Mar, 2023

  • 基于双层领域混合的半监督领域适应用于语义分割

    该研究提出一种基于双层域混合的半监督领域自适应框架，结合数据混合方法和知识蒸馏，通过给定少量标记的数据和大量标记的源数据来减少域间差异，并在自我训练中生成伪标签。实验证明该框架在合成到实际语义分割基准中表现出有效性。

    Mar, 2021

  • 简化版神经网络无监督域自适应

    本文研究了无监督领域自适应的方法，使用神经网络学习表示来预测重要特征的子集，并探讨了联合训练表示和任务学习者、现有枢轴选择方法的重要性。

    May, 2019

  • 稳健的无源域自适应用于眼底图像分割

    提出了一个两阶段训练策略来实现领域自适应的稳健性，第一阶段利用对抗样本增强来增强源模型的稳健性和泛化能力，第二阶段提出了一种新的稳健伪标签和伪边界方法，有效利用无标签目标数据生成伪标签和伪边界，实现模型的自适应，无需源数据。在跨领域眼底图像分割上的实验结果证实了该方法的有效性和通用性。

    Oct, 2023