May, 2024

逐渐消失的原型网络在无监督领域适应中的差距

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TL;DR我们提出了一种高效的无监督领域自适应框架 (GVG-PN)，通过全局和局部角度实现了转移学习，以解决无监督领域自适应模型在对齐过程中分布塌缩的问题，并且能够清晰地胜过目前最先进的模型。
unsupervised domain adaptationtransfer learningalignmentdistribution collapseprototypical network
发现论文，激发创造
  • 基于内部表示的在线连续域适应语义图像分割

    本研究提出一种在线无监督域自适应算法，通过在共享嵌入空间中最小化源潜在特征与目标特征之间的分布距离，促进两个领域之间的共享领域无关潜在特征空间，从而改善图像的语义分割模型在未注释领域上的泛化性能。为了在自适应过程中减轻对源样本访问的需求，我们通过一个合适的替代分布（如高斯混合模型）来近似源潜在特征分布。我们在已建立的语义分割数据集上评估了我们的方法，并证明它在未注释领域的泛化性能上与最先进的无监督域自适应方法相比具有竞争优势。

    Jan, 2024

  • 渐进领域适应：理论与算法

    我们提出了一种算法框架 GOAT，可在数据相关的方式下生成中间领域，以改进标准的逐渐领域自适应（GDA）的性能，显著扩大 GDA 的实际应用场景。

    Oct, 2023

  • 面部反欺诈的生成域适应

    本文提出了一种基于生成领域适应的人脸防欺骗方法，利用图像翻译的方式将目标数据转换到源域风格，再通过双重的一致性约束保证良好的分类性能和语义一致性。实验证明该方法在人脸防欺骗方面的效果明显高于现有的先进算法。

    Jul, 2022

  • 跨域梯度差异最小化用于无监督域自适应

    本文提出了一种跨域梯度分歧最小化方法，使用聚类自监督学习获得目标伪标签，显式地最小化源样本和目标样本生成的梯度差异，以提高目标样本的准确性，实验证明该方法优于许多先前的最新技术

    Jun, 2021

  • 子类型感知动态无监督域自适应

    本文提出了一种自适应细粒度亚型对齐的方法来增强目标域的无亚型标签性能，并利用中间伪标签同时强化亚型内紧凑性和类别之间的分离性。实验结果表明，该方法相比于最先进的 UDA 方法在多视图先天性心脏病数据和 VisDA 以及 DomainNet 数据集上具有显著的改进。

    Aug, 2022

  • 逐步扩展源领域的无监督领域自适应

    通过渐进性的源领域扩展算法，将目标数据集作为伪源样本，从而通过多次重新初始化网络权重的训练，提取先前运行得出的知识，促进领域之间的对齐，改善无监督领域适应的准确性。

    Nov, 2023

  • 领域无关的先验知识在语义分割中的迁移

    本研究通过在源域和目标域约束特征，提出一种简单高效的无监督域自适应方法，即使用无领域先验 (DAP) 正则化交叉域表示学习，这种方法在将综合数据转移到真实数据的标准评估协议中，表现出优秀的语义分割准确性，对于提高模型的分类表现具有指导意义。

    Apr, 2022

  • 领域自适应语义分割的样式适应

    我们提出了一种简单直接的方法来减小不同领域之间的差异，该方法无需进行额外的参数计算，并且可以与基于自训练的无监督领域适应方法无缝集成。通过在潜在特征空间中将目标领域的风格传递给源领域，该模型在决策过程中优先考虑目标领域的风格，在图像级别和浅层特征图级别上解决了该问题，并实现了在目标领域上出色的性能。我们的方法在合成到真实的无监督领域适应任务中取得了显著的性能提升，比如在 GTA->Cityscapes 数据集上达到了显著的 UDA 性能，mIoU 为 76.93%，比先前最先进结果改善了 1.03 个百分点。

    Apr, 2024

  • 简化版神经网络无监督域自适应

    本文研究了无监督领域自适应的方法，使用神经网络学习表示来预测重要特征的子集，并探讨了联合训练表示和任务学习者、现有枢轴选择方法的重要性。

    May, 2019

  • 基于类平衡自训练的语义分割领域自适应

    本文提出了一种基于迭代自训练的无监督域自适应框架，在自训练的基础上提出了一种新的类平衡自训练框架，并引入了空间先验来改善生成的标签。综合实验表明，所提出的方法在多个主要 UDA 设置下均实现了最先进的语义分割性能。

    Oct, 2018