主要采用三种技术实现任意域适应算法。以下是域适应的三种技术: 基于分布的域适应 基于对抗性的域适应 基于重建的域适应 现在让我们逐个来看每种技术。 3『基于分布的域适应』 基于散度的域适应原理是最小化源与目标分布之间的散度准则,从而得到域不变性特征。常用的分布准则有对比域描述、相关对齐、最大平均差异(MMD...
Abstract:无源域适应(Source-free Domain Adaptation, SFDA)假设模型适应仅能访问已经学好的源模型和未标记的目标实例来进行知识迁移。然而,跨域分布的变化很容易触发源模型在识别目标样本时产生无效的判别性语义。因此,理解判别模式的具体内容并在目标域中调整其表示成为克服SFDA的关键。为了实现这一愿景,本文提出了一种...
定义:域适应是指在机器学习任务中,从一个源域(source domain)中学习到的模型能够泛化到一个不同但相关的目标域(target domain)上的能力。换句话说,域适应旨在解决源域与目标域之间的分布差异问题。 分布差异挑战:不同域之间可能存在着多种分布差异,包括特征分布差异和标签分布差异。这些差异导致源域上训练的模型无...
第一个针对「Segment Anything」大模型的域适应策略 方法:本文研究了Segment-Anything模型在多个图像分割任务中的泛化能力,并提出了一种适应性方法,该方法不需要访问源数据集且内存开销低,能够通过弱监督有效改善模型的适应性,通过对10个数据集的广泛评估,表明了该方法的有效性。 创新点: 引入自我训练的自适应框架:作...
我比较喜欢的流派是以域适应(Domain Adaptation)作为解决办法的流派,该流派的基础思想是,在保持源域任务精度的前提下,缩小表示空间上源域与目标域的模型特征距离。本文主要介绍该流派自洽的数学表达,同时介绍现在较为实用的算法,包括对抗域适应,生成式域适应以及联邦域适应。 Domain Adaptation的定义与泛化误差界 从上...
域适应(Domain Adaptation) 是机器学习领域中的一个重要问题,它涉及将一个域中训练的模型或算法应用到另一个相关但不同的域中,以提高模型在目标域中的性能。在实际应用中,数据分布通常在不同域之间存在差异这可能会导致在目标域中性能下降的问题。域适应的目标是通过适应数据分布差异,使模型在目标域中表现良好而无...
域适应有很多应用,例如在自然语言处理中,将模型从一个领域(如新闻)适应到另一个领域(如医疗),或者从一个语言适应到另一个语言。在图像识别中,将模型从一个场景(如室内)适应到另一个场景(如户外)。域适应是一个重要的研究领域,也是实际应用中需要解决的重要问题之一。©...
域适应也可以在一个步骤(一步域适应(one-step domain adaptation))中发生,或者通过多个步骤发生,遍历过程中的一个或多个域(多步域适应(multi-step domain adaptation))。在本文中,我们将只讨论一步域适应,因为这是最常见的域适应类型。 根据你从目标域获得的数据,域适应可以进一步分类为监督(supervised)域适应(你...
其次，对于域适应，更新所有权重通常性能更好，同时也受到了昂贵的内存成本的限制。最后，SAM 可以针对不同种类、不同颗粒度的提示 Prompt，展现出多样化的分割能力，因此当缺乏下游任务的提示信息时，无监督适应将非常具有挑战性。图 1 SAM 在大规模数据集上进行预训练，但存在泛化性问题。我们使用弱监督的方式在...
3)ST3D:我们与ST3D进行了比较,ST3D是一种流行的无监督域自适应(UDA)技术,以标签有效的方式减少了点云的跨域差异。 跨域实验 RESIMAD增强零样本3D物体检测 为了确保实验的公平性,我们首先将所提出的ReSimAD与数据模拟相关的基线进行比较:CARLA-默认和类似...