本文介绍领域自适应和迁移学习的概述，涵盖不同类型的方案和历史浅层方法、深度卷积架构、超出图像分类的领域适应方法，以及将领域适应与其他机器学习解决方案相关联的讨论。

Feb, 2017

本研究提供了关于计算机视觉领域中，基于深度学习的深度域适应方法的全面概述，分类不同的深度域适应情景，总结了深度域适应方法，重点分析比较了各种情况下的最先进方法，并着重强调了当前方法的潜在缺陷和未来几个方向。

Feb, 2018

该研究介绍了一种针对目标检测的新型无监督域适应方法，通过域多样性和多域不变表示学习两个阶段来缓解像素级适应不完美和特征级适应带来的源偏差歧视。该方法在各种数据集上mAP平均精度方面的表现优于现有技术达到了3%~11%的大幅度提升。

May, 2019

本文综述了最新的单源深度无监督域适应方法，主要集中在视觉任务中，并讨论了未来研究的新视角。首先介绍了不同领域适应策略的定义和现有基准数据集的描述，然后总结和比较了不同类别的单源无监督域适应方法，包括基于差异性的方法，对抗式鉴别方法，对抗式生成方法和自监督方法，并探讨了未来的研究方向、挑战和可能的解决方案。

Sep, 2020

本文系统概述了用于计算机视觉应用的深度域自适应方法，涵盖了深度架构在领域自适应中的运用、深度视觉域自适应的发展趋势，并介绍了可应用于这些模型的其他改进策略。

Dec, 2020

本文针对系统域转移下的计算机视觉模型，提出了熵最小化和伪标记等自学习技术的应用，通过大量实验展示了显著的改进效果和实用性。同时，本文还提出了一个新的分类数据集ImageNet-D，对于自适应算法来说具有一定的挑战性。

Apr, 2021

本研究通过详细描述检测的域适应问题并对各种方法进行广泛概述，强调提出的策略及其相关的缺点，为未来的研究提供有前途的问题，并向计算机视觉、生物计算、医学影像和自主导航等领域的模式识别专家介绍了当前进展的现状。

May, 2021

本论文提出了基于prompt learning的全新方法DoPrompt，利用domain prompts嵌入源域的知识进行目标域的预测，针对视觉转换器(ViT)在领域泛化方面存在的问题，经过大量实验证明本文方法在四个基准数据集上获得了1.4%的精度提高，是基于ViT骨干结构的状态-of-the-art算法的3.5倍。

Aug, 2022

该研究论文介绍了一种通过将知识从轻量级视觉模型转移到视觉-语言模型，并引入三个方面的扰动提炼（SCI-PD）来提高鲁棒性的方法，并通过新的混合领域泛化基准和度量进行全面评估，结果表明该方法在多个数据集上优于现有算法，尤其在数据稀缺情况下提高了鲁棒性。

Apr, 2024

本研究针对机器学习算法在测试样本分布偏离训练样本分布时所面临的挑战，提出了一种新的测试时适应学习范式，结合了领域适应和领域泛化的优点。通过对400多篇相关论文的系统性回顾，本文将现有方法分类为五个类别，并深入分析其在分布变化评估及实际应用中的有效性，展望了测试时适应的研究机会。

Nov, 2024