Nov, 2023

TeG-DG：面部反欺诈的文本引导领域泛化

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TL;DR提出了一种文本引导的域泛化框架，用于增强人脸反欺诈技术的域泛化性能，通过文本信息进行跨域对齐，设计了多层次注意融合模块和文本增强视觉判别器，实现了更好的分类和域适应能力，并在极度有限的源域数据情况下展示了令人印象深刻的少样本性能。
face anti-spoofingdomain generalizationtextually guided domain generalizationhierarchical attention fusionfew-shot performance
发现论文，激发创造
  • TDG: 文本引导的领域泛化

    通过引入额外的文本信息，本文提出了一种新的基于文本引导的域泛化（TDG）范式，其中包括自动词语生成、基于提示学习的文本特征生成以及利用图像特征和生成的文本特征来训练分类器，提高域泛化性能的技术都以一种易于实现的方式融入到 TDG 中。在几个域泛化基准上的实验结果表明，我们提出的框架通过有效利用生成的文本信息在域泛化中取得了卓越的性能。

    Aug, 2023

  • 基于语言导向的领域通用医学图像分割

    本文提出了一种基于文本信息的显式对比学习机制，通过使用文本编码器特征来学习更强大的特征表示，以增强模型对数据的理解，从而在不同的分割任务中实现了更强大的性能。

    Apr, 2024

  • 面部反欺诈的测试时间域泛化

    测试时间域泛化框架通过引入测试数据来提升模型的适用性，该方法包括测试时间风格投影和多元风格变换模拟，有效地将未知数据投影到已知域空间，并在广泛使用的跨域 FAS 基准测试中展示出最先进的性能和有效性。

    Mar, 2024

  • 面部反欺诈的实例感知域泛化

    本文提出了一种基于实例感知域泛化的人脸反欺诈方法，通过消除实例特定的样式来学习通用特征，同时使用动态内核生成器和分类样式组装来进一步促进对抗攻击的成功检测。

    Apr, 2023

  • 基于单侧域泛化的人脸防欺诈

    提出了一种单边领域泛化（SSDG）框架，通过学习可推广的特征空间并使用非对称三元组损失来约束从不同域中生成的假面孔的分布，从而提高了面部反欺骗的泛化能力，并使用端到端的训练方式，通过实验证明该方法在四个公共数据库上优于现有的方法。

    Apr, 2020

  • 基于语义引导的特征对齐的目标检测半监督域泛化

    本文通过探索视觉语言预训练和通过语言空间强制特征对齐，首次解决了半监督领域泛化问题。我们提出了一种新颖的跨域描述多尺度学习（CDDMSL）方法，在嵌入空间中最大化了具有不同领域特性的图像描述之间的一致性。CDDMSL 在领域泛化和域自适应设置中显著优于现有方法，分别实现了 11.7% 和 7.5% 的改进。全面的分析和消融研究确认了我们方法的有效性，将 CDDMSL 定位为物体检测任务中领域泛化的有希望的方法。

    Sep, 2023

  • 深度领域泛化的多组分图像转换

    通过生成对抗网络生成的合成数据和应用 DA 方法到 DG 场景的协议，作者提出了两种方法来解决领域泛化挑战，并在四个跨领域基准数据集上进行了大量实验。实验结果表明，所提出的模型在 DG 方面优于当前最先进的方法。

    Dec, 2018

  • 梯度对齐用于跨域人脸反欺诈

    介绍了一种新颖的学习目标 GAC-FAS，该目标鼓励模型收敛到一个最优的平坦最小值而不需要额外的学习模块，通过在每个域上识别升序点并调节在这些点的泛化梯度更新，使得模型对领域变化具有稳健性。在具有挑战性的跨领域 FAS 数据集上进行了严格测试，并取得了最优的性能。

    Feb, 2024

  • 领域通用的未知攻击下的人脸反欺诈

    通过引入一种新方法 DGUA-FAS，该方法包括基于 Transformer 的特征提取器和合成未知攻击样本生成器（SUASG），我们针对领域通用的未知攻击解决方案，实验结果表明我们的方法在已知或未知攻击的领域泛化 FAS 方面取得了卓越的性能。

    Oct, 2023

  • 利用文本为视觉表示建立通用领域基础

    本文提出了一种基于自然语言监督的跨模态领域泛化方法，利用视觉和文本交互的表征来实现高级别类别判别的信息融合，并使用可解释的模型来生成解释，从而提高模型的泛化能力和性能。作者的方法在多个数据集上均取得了最新领先的结果。

    Jul, 2022