使用多模态模型和联合图像与语言嵌入空间，我们提出了一种基于最优传递理论的新型语言引导多源域适应（LanDA）方法，可以通过目标域的文本描述进行域适应，而无需任何目标域图像，并且在目标和源域都优于标准微调和集成方法。

Jan, 2024

通过使用源领域标签作为图像翻译的明确指导，本文提出了一种创新的方法来解决领域自适应语义分割中的语义一致的局部细节保持问题，并利用了渐进翻译学习策略来实现在具有大差距领域中可靠工作的语义梯度引导方法。大量实验证明了我们方法相对于最先进的方法的优越性。

Aug, 2023

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

本文提出了一种基于显式域监督的非配对图像翻译框架 DosGAN，该框架使用分类网络提取每个图像的域特定特征，并使用另一个编码器提取域无关的特征，二者结合生成目标域的图像。该方法在多个数据集上进行了实验，证明了其有效性，并且可以进行任何两个图像之间的有条件翻译，而以前的模型不能处理此任务。

Feb, 2019

近期由深度学习模型取得的进展基于独立且同分布的假设，限制了它们在具有领域转移的实际场景中的应用。为了解决上述问题，跨域学习旨在提取领域不变的知识，以减少训练和测试数据之间的领域转移。然而，在视觉跨域学习中，传统方法仅集中于图像模态，忽略了利用文本模态来减轻领域转移。本文提出了大型语言模型作为视觉跨域学习器（LLaVO）。LLaVO 使用视觉 - 语言模型将图像转换为详细的文本描述，然后使用设计的指令模板在源 / 目标领域生成的文本描述上对大型语言模型进行微调。对领域概括和无监督领域自适应设置下的各种跨域任务进行了广泛的实验，结果表明了所提方法的有效性。

Jan, 2024

本研究提出了一种基于视觉 - 语言模型的视觉语义分割方法，通过在源领域进行训练并在未见目标领域进行评估，提高了领域通用性。实验证明，该方法在域通用分割中的性能优于传统的视觉训练方法，取得了 7.6% mIoU 的提升。同时，在主流数据集上取得了 76.48% mIoU 的性能，超过了此前最优方法 6.9% mIoU 的水平。还表明该方法在领域内具有强大的泛化能力，并在当前排行榜上与最优方法并列第一。

Dec, 2023

提出一种从互联网字幕手语新闻中学习转移知识的方法来克服手语物标数据稀缺和领域差异问题，该方法使用基于并联视觉概念和识别模型的特征对齐和记忆降低领域专有特征，得到了在手语识别方面的最新性能。

Mar, 2020

该研究提出了一种跨不同领域和任务学习可转移表示的框架，借助度量学习的方法为新任务和领域泛化嵌入，通过对抗损失解决了域偏移问题，在标记源数据和目标域中的未标记或稀疏标记的数据上进行同时优化。该方法在只有每类很少标记实例的情况下，对新领域内的新类提供了令人信服的结果，优于现有的微调方法，并证明了该框架在从图像对象识别到视频动作识别的转移学习任务中的有效性。

Nov, 2017

通过利用语言作为随机化的源，在语义分割网络中引入简单的框架来实现泛化。通过最小化微调、语言驱动的局部样式增强和在训练过程中混合源和增强样式的随机化三个关键要素，我们进行了大量实验，在各种泛化基准测试中取得了最先进的结果。

Nov, 2023

使用大规模对比性语言 - 图像预训练（Contrastive-Language-Image-Pre-training，CLIP）模型极具语义能力的特点，实现了使用文本提示来训练生成模型，无需看到图像的 “盲目” 图像生成方法。通过少量的训练，我们的方法不断适应多个具有不同样式和形状特征的领域，并维持对未来任务有吸引力的潜在空间属性。

Aug, 2021