CVPRMar, 2024

GLC++：全球 - 本地聚类和对比亲和学习实现的无源通用领域适应

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TL;DR深度神经网络在协变量移位和类别偏移下经常表现出次优性能。本文提出了一种源自由的通用领域适应方法，旨在准确分类属于常见类别的 “已知” 数据，并将其与目标私有的 “未知” 数据分隔开。我们提出了一种新颖的全局和局部聚类（GLC）技术，包括自适应的一对多全局聚类算法来区分目标类别，以及一种局部 k-NN 聚类策略来减轻负迁移。为了解决这一问题，我们将 GLC 发展到 GLC ++，集成了一种对比相似性学习策略。我们在多个基准和类别偏移场景中检验了 GLC 和 GLC ++ 的优越性。在最具挑战性的开放部分集场景下，GLC 和 GLC ++ 分别在 VisDA 的 H 分数上比 GATE 提高 16.7％和 18.6％。GLC ++ 在 Office-Home 的开放集场景中提高了 GLC 的新类别聚类准确性 4.3％。此外，引入的对比学习策略不仅改进了 GLC，还显著促进了现有方法。
发现论文，激发创造
  • 基于领域和类别转移的升级模型

    本文提出了一种基于全局和本地聚类的学习技术（GLC），以实现知道领域和类别转换下已知数据样本的识别，并仅使用标准预训练源模型的知识从而拒绝那些 “未知” 的数据样本。我们检验了我们的方法在包括部分集、开放集和开放部分集 DA 等不同类别转化情境下的多个基准测试中相对于 UMAD 的优越性，值得注意的是，我们的方法在最具挑战性的开放部分集 DA 情境下比 UMAD 高出 14.8％。

    Mar, 2023

  • 泛化的零样本域自适应

    本文提出了一种广义源自由域自适应（G-SFDA）的新域自适应范例，其中仅在自适应期间访问当前未标记的目标数据，该方法基于局部结构聚类（LSC）和稀疏域注意力（SDA）以保持源信息的同时为不同领域激活不同的特征通道。实验表明，本文所提出的方法的目标表现与现有域自适应（DA）和源自由域自适应（SFDA）方法相当或更好，并在 VisDA 上实现了最先进的性能（85.4％）。

    Aug, 2021

  • 统一无源领域适应

    统一的无源领域适应问题中，通过采用潜在因果因素发现方法（LCFD）和预训练的视觉 - 语言模型（如 CLIP），可以有效提高学习模型对领域变化的可靠性和鲁棒性，并在不同的无源领域适应设置和无源领域外泛化上取得了新的最先进结果。

    Mar, 2024

  • 自适应对比学习实现的无源域自适应

    本文探讨了一种实际的领域自适应任务，称为无源域自适应（SFUDA），在此任务中，源预训练模型在没有访问源数据的情况下适应于目标域。我们介绍了一种新的 SFUDA 范例 Divide and Contrast（DaC），使用自适应对比学习框架，通过预测的置信度将目标数据分为类似源域和特定于目标域的样本，并针对每个组别进行调整目标，以在全局和局部层面上提高性能

    Nov, 2022

  • 信任你的好朋友：通过相互邻域聚类的无源域适应

    通过定义目标数据的局部关联性并在具有高局部关联性的数据中鼓励标签一致性，基于目标数据的内在结构，以及通过考虑局部邻居、相互邻居和扩展邻域来有效捕捉局部结构，实现了若干 2D 图像和 3D 点云识别数据集的最先进性能。

    Sep, 2023

  • 吸引和分散：一种用于无源域自适应的简单方法

    提出一种用于领域自适应的无源自适应方法，通过将 SFDA 视为无监督聚类问题并按照特征空间的本地邻居应具有更相似的预测这一直觉来优化预测一致性的目标，进而实现特征聚类及簇分配的高效训练，同时将已有的领域自适应方法、无源域自适应和对比学习之间关系联系起来.

    May, 2022

  • 高阶邻域信息更多：超图学习与无源无监督域自适应

    提出了一种新的基于超图学习的无源无监督领域自适应方法，通过探索多个样本之间的高阶邻域关系和考虑域偏移效应，实现了对目标样本的分类，并在多个数据集上进行了广泛实验验证。

    May, 2024

  • 基于图形领域自适应的源自由无监督学习

    本研究提出了一个基于无监督领域自适应的节点分类方法，该方法利用了已经训练好的源模型，而不需要访问源图和其标签，实现了对无标签目标图的分类，实验结果表明该方法在四项跨领域任务中都获得了显著的改进。

    Dec, 2021

  • 通用源自由域自适应

    该研究提出了一种新的两阶段学习过程，以实现无监督域适应并实现源自由部署。在采购阶段，通过利用现有的源数据，在新颖的生成分类器框架中增强了模型拒绝源外分布样本的能力；在部署阶段，通过使用命名为源相似度度量的新型实例级加权机制，提出了一个简单而有效的源自由自适应目标，以设计一个统一的自适应算法，该算法可在各种范畴差异下运作，并实现了卓越的域适应性能。

    Apr, 2020

  • 基于 Avatar 原型对齐的不考虑不平衡源域自适应

    该论文提出了一个基于原模型中的隐藏知识，利用其生成原型并进行适应的对比原型生成和适应方法，以在没有源数据的情况下适应未标记的目标域，同时解决了存在不平衡类分布的实用情况，并通过新的伪标签生成策略和针对性的分类器，优化模型适应度，有望在应用中取得更好表现。

    May, 2023