Sep, 2023

基于原型的均师多源领域自适应物体检测

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TL;DR基于原型的均值教师（PMT）是一种新颖的多源领域适应方法，通过使用类原型而非特定于域的子网络来保持域特定信息，并使用对比损失来对不同类别进行对齐和分离，从而减小了参数大小与源域数量的关系，降低了内存问题和可能的过拟合，并在多个具有挑战性的物体检测数据集上优于现有的多源领域适应方法。
visual object detectorsunsupervised domain adaptationmulti-source domain adaptationprototype-based mean-teacherobject detection datasets
发现论文，激发创造
  • 基于原型多层学习的半监督域自适应

    本文提出了一种基于多级原型学习的半监督域自适应框架，采用伪标签聚合和交叉域对齐损失方法，以及通过原型相似度和线性分类器提升目标特征表示的判别性学习，实现了在三个数据集上卓越的 SSDA 性能。

    May, 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

  • 面向基于主题的领域自适应的面部表情识别

    本研究提出了一种基于主题的多源领域自适应方法，通过利用多个源主题数据集来适应一个深度面部表情识别模型到一个单一的目标个体，实现了优于现有方法的性能，同时能够适应多个主题的源领域。

    Dec, 2023

  • 知识蒸馏实现的无监督多目标域自适应

    本文提出了一种新的无监督多目标域自适应方法，通过多教师知识蒸馏来训练 CNN，使其可以在多个目标领域上广义化。该方法通过逐步蒸馏目标域知识到一个共同的学生无直接学习域适应特征，同时保留每个目标（教师）的特异性以适应学生，通过在多项具有挑战性的 UDA 基准测试上的实证结果表明，我们提出的模型可以在多个目标域上提供较高水平的准确性。

    Jul, 2020

  • 多源域自适应的时刻匹配

    本文提出并介绍了一种基于 Moment Matching 的多源领域适应方法 (M3SDA)。借助我们构建的数据集 DomainNet，该方法可以动态地对多个带标签源领域的知识进行转移，以对目标领域的无标签数据进行分类。实验结果表明我们的数据集可以有效评估现有的多源领域适应方法，同时也验证了该方法的优越性。

    Dec, 2018

  • 多源领域自适应互相学习网络

    本文介绍一种新的多源域自适应方法 —— Mutual Learning Network for Multiple Source Domain Adaptation (ML-MSDA)。通过互补学习的框架，该方法将目标域与每个单一源域配对，使用条件对抗性域自适应网络作为分支网络进行训练，并将组合后的多源域和目标域一起作为引导网络进行训练。多个分支网络与引导网络对齐，通过在相应目标数据上通过 JS 分歧正则化约束其预测概率分布来实现互补学习，该方法在多个多源域自适应基准数据集上进行了广泛的实验。结果表明，ML-MSDA 方法优于比较方法，并实现了最新的性能表现。

    Mar, 2020

  • 基于协作学习的多源域自适应语义分割

    本文提出了一种新颖的基于协作学习的多源领域自适应框架，通过像素值分布的对齐和伪标签的约束来充分利用多个源域的语义信息，同时通过图像翻译使源域与目标域之间的差距减小，经实验证明，在语义分割任务中，该方法在 Cityscapes 数据集的验证集上获得 59.0％的 mIoU，显著优于所有之前的单一和多源无监督领域自适应方法。

    Mar, 2021

  • 改进的互惠均值教学用于非监督领域自适应 Re-ID

    本文介绍了一种基于 SDA 和 MMT 框架的解决方案，通过域转换和伪标签改进的方法，在 ECCV 2020 的 VisDA Challenge 中获得了前几名的结果。

    Aug, 2020

  • 基于注意力的多源域自适应目标检测中的类别条件对齐

    领域自适应方法针对目标检测（OD）旨在通过促进源域和目标域之间的特征对齐来减轻分布偏移的影响。多源域自适应（MSDA）允许利用多个带注释的源数据集和未标记的目标数据以提高检测模型的准确性和鲁棒性。最先进的 MSDA 方法通常采用类不可知的特征对齐，但由于不同领域中对象的外观变化而产生了独特的模态信息，这是具有挑战性的。最近的基于原型的方法提出了一种针对类别的对齐，但由于噪声伪标签导致的误差累积，这可能会对不平衡数据的适应产生负面影响。为了克服这些限制，我们提出了一种基于注意力的类条件对齐方案，用于 MSDA，该方案通过对齐每个对象类别的实例来实现。特别地，注意力模块与对抗性域分类器相结合，可以学习域不变和类别特定的实例表示。对多个基准 MSDA 数据集进行的实验结果表明，我们的方法优于现有方法，并且对于类别不平衡具有鲁棒性。我们的代码可在此 https URL 中找到。

    Mar, 2024

  • 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