本文针对存在部分数据标记时的无监督域自适应问题提出了一种新方法，即交叉领域自监督学习方法，它能够有效地学习既具有领域不变性又具有类别判别性的特征表示，它通过自监督学习和跨领域特征匹配实现跨域知识转移，并在三个标准基准数据集上实现了显著的性能提升。

Mar, 2020

本文从噪声标签学习的角度解决了无监督领域自适应中源数据不可用的问题，提出了一种自监督噪声标签学习方法，通过对预测的噪声标签和自生成标签的有效集成，可以轻松地实现对预训练模型的微调，并取得了领先其他方法的最新成果。

Feb, 2021

该论文提出了一种基于类条件极值理论和对抗学习的视频行为识别域自适应方法，旨在解决标注数据昂贵和多数视频领域自适应算法仅适用于封闭集情景的问题。该方法在小规模和大规模跨域视频数据集上均取得了最先进的性能。

Sep, 2021

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

该研究提出了一种利用信息论界限和特征对齐技术，将目标数据划分为伪标记子集和无标记子集以实现平衡的无监督域自适应方法，取得了比现有方法更好的性能表现。

Feb, 2022

本文研究基于ImageNet预训练特征提取器的共同学习框架，以提高面向目标域的伪标记质量并进行迁移学习，同时使用熵最小化来提高非伪标记样本的预测精度，并在三个基准数据集上进行评估。结果显示，该方法优于现有的面向源自由域适应方法和假设联合访问源和目标数据的无监督域适应方法。

Dec, 2022

本文提出了一种名为DMAPL的半监督微调方法，基于移动平均的原型分类器，用于源自由归纳域适应中的标签伪造和模型微调，并在实验证明其表现优于现有方法。

Dec, 2022

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

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

无源无监督域自适应的不确定性伪标签过滤适应（UPA）方法，通过自适应伪标签选择（APS）模块进行精确过滤，同时引入类感知对比学习（CACL）以降低伪标签噪声的记忆化，实现与最先进的方法相当的竞争性能。

Mar, 2024