Apr, 2024

M3BAT：多分支敌对训练实现的多模态移动感知无监督领域适应

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TL;DR通过对多模式移动传感数据进行无监督域自适应的多分支对抗训练，我们的方法在未知领域上表现出色，相较于在源领域训练的模型，分类任务的 AUC（特征曲线下面积）提高了 12％，回归任务的 MAE（平均绝对误差）提高了 0.13。
发现论文，激发创造
  • 神经网络对抗训练的多源域适应

    本论文提出了一种新的多源域自适应的一般化界限，并使用对抗神经网络学习特征表示，取得了在情感分析、数字分类和车辆计数等数据集上显著的适应性表现。

    May, 2017

  • 多重对抗领域适应

    本文提出一种多重对抗领域自适应方法 (MADA)，能够捕获多模态结构，利用多个领域判别器实现不同数据分布的精细对齐，利用随机梯度下降计算梯度，证据表明该模型在标准领域自适应数据集上优于现有最先进方法。

    Sep, 2018

  • 使用对抗性损失对卷积神经网络进行生物医学图像分割的无监督跨模态域自适应

    本文提出一种基于对抗学习的无监督域适应框架，通过一个域适应模块和一个域批判模块来实现不同模态医学图像分割的跨域问题，无需使用目标域标签信息，仅利用 MRI 图像训练的卷积神经网络适应非配对的 CT 数据来进行心脏结构分割，取得了良好的结果。

    Apr, 2018

  • 细粒度动作识别的多模态域自适应

    本文通过多模式自我监督对齐方法及对抗式对齐方法，提高细粒度行为识别跨环境泛化能力。在 EPIC-Kitchens 数据集中，多模式自我监督训练可将性能提高 2.4%，结合对抗式对齐方法可超过其他对抗式训练方法 3%。

    Jan, 2020

  • 主动多域适应的动态域间差异调整

    多源无监督领域适应（MUDA）旨在将相关源领域的知识转移至无标签的目标领域。本文提出了一种名为动态领域差异调整的主动多领域适应方法（D3AAMDA），通过建立多源动态调制机制和多源主动边界样本选择策略（MABS）来解决 MUDA 方法的问题，并在常用领域适应数据集上对提出的方法进行了广泛评估，实验结果明确证明了该方法的优越性。

    Jul, 2023

  • MADAN: 多源敌对领域聚合网络用于领域自适应

    本文提出一种新的多源领域自适应 (MDA) 框架，通过设计一个端到端的多源对抗性域聚合网络 (MADAN) 来解决领域自适应中的像素级对齐和任务特征不对齐等挑战，并通过在数字识别、对象分类和模拟到真实语义分割等领域进行广泛的实验，证明 MADAN 和 MANDA + 模型的优越性。

    Feb, 2020

  • 通用单域推广的模态不可知去偏差

    提出了一种适用于多种不同模态的深度神经网络的单一领域通用性（single-DG）算法，称之为 Modality-Agnostic Debiasing (MAD)，它采用一个新颖的双分支分类器，一支专注于识别特定领域的表层特征，另一个则利用来自前一支的知识来捕获领域通用（语义）特征，在多种领域通用任务中取得了极高的效果。

    Mar, 2023

  • 基于交叉模态学习的三维语义分割领域自适应

    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

  • 针对特定领域的批量归一化在无监督领域适应中的应用

    提出了一种基于领域特定批量归一化的深度神经网络的新型无监督领域自适应框架，其中包括估计目标领域示例的伪标签和使用多任务分类损失进行源和目标域的学习，实现了多源领域自适应场景的全面优化。

    May, 2019

  • 深度学习时代的多源域适应：系统综述

    本文介绍了多源域适应的概念和相关技术方法，探讨了其在深度学习时代的发展趋势和研究方向，为该领域的研究提供借鉴和参考。

    Feb, 2020