本文介绍了一种新的领域适应策略 - “交叉模态学习”，在无监督和半监督领域适应设置下，通过两种模式的相互模仿实现模态之间的一致性，在 3D 语义分割任务中证明了该方法的有效性

Jan, 2021

本文介绍了 Contrast and Mix（CoMix）的新对比学习框架，旨在为无监督的视频领域适应学习具有判别不变性的特征表示。与现有方法依靠对抗学习进行特征对齐不同，我们利用时间对比学习通过最大化未标记视频在两个不同速度下的编码表示的相似性以及最小化不同速度下播放的不同视频的相似性来弥合领域差距，还利用背景混合提出了一种用于时间对比性损失的新型扩展，从而允许每个锚点附加附加正物，增加视频领域适应的语义分享。此外，我们还使用目标伪标签集成了有监督的对比性学习目标，以增强视频领域适应的潜在空间的可区分性。在几个基准数据集上进行的广泛实验验证了我们所提出的方法的优越性。

Oct, 2021

本文提出了一种新的、针对视频语义分割的无监督域自适应方法，通过视频对抗训练和视频自我训练等网络，在实验中取得了优异的成绩，表明这一方法可以有效地将模拟数据转移到实际场景中，缓解视频领域对数据的需求。

Jul, 2021

基于语言查询，通过在未剪辑视频中进行时间界定，暂时视频地基（TVG）旨在定位特定段落的时间边界。本研究在未标注目标场景中，通过引入对抗多模态域适应（AMDA）方法来自适应性调整模型的与场景相关的知识，并通过使用领域辨别器和对齐视频 - 查询对中的语义来解决领域差异和语义差距，以提高模型在新场景中的性能。

Dec, 2023

设计了一个针对视频数据的统一框架，同时规范化跨模态和跨领域特征表示，通过对 UCF、HMDB 和 EPIC-Kitchens 等领域适应性行动识别基准数据集的实验，证明了方法的有效性。

Aug, 2021

本文提出 DA-VSN 用于视频语义分割，该模型通过领域自适应实现了对不同领域视频间的域差距问题解决，并使用一种基于时序一致性的规则（TCR）来提高模型性能。

Jul, 2021

该论文介绍了一种利用多模态技术实现广告视频内容结构化分析的系统，包括场景分割和多模态标记两个任务，通过视觉和文本特征相结合的方法，在 2021 年 TAAC 竞赛中获得了 0.2470 的高得分。

Aug, 2021

该论文提出了一种半监督方法来适应经过标记的图像数据训练的 CNN 图像识别模型到目标域，利用 CNN 学到的语义证据和视频数据的内在结构进行视频语义对象分割，显式地建模并补偿从源域到目标域的领域转移，并展示了我们的方法在具有挑战性的数据集上相对于现有方法的卓越性能。

Jun, 2016

该论文提出了一种基于 M&M TGM 的统一字幕生成框架，它利用从数据中无监督挖掘的多模态话题，并通过话题引导字幕解码器，通过并行任务主题预测来提高学习效果。该模型通过对 MSR-VTT 和 Youtube2Text 数据集进行广泛实验，证明了其在视频字幕生成方面的有效性，同时还具有更好的泛化能力。

Aug, 2017

通过对比学习实现特征对齐，提出了一种跨领域适应的标签扩展方法，结果表明，我们的方法在 Cityscapes 数据集上的表现始终优于最先进的方法。

Apr, 2022