SFDA的Framework:Framework包括两种模型,一个固定的源域训练模型和一个可以训练的目标模型(Trainable Target Model),源域训练模型包括Fs和Cs,Fs是特征提取器,Cs是分类器,所有参数都是在源域训练好并且一直固定的;可以训练的目标模型包括特征提取器Ft,和多分支分类器Cs2t和Ct,所有参数使用源域模型初始化,Cs2t使用伪标...
正如上文所说,Domain Adaptation的核心思路是训练一个feature extractor,让其生成的source Domain和target Domain的特征分布一致。为什么让source Domain和target Domain的特征分布一致时Domain Adaptation效果最优,是在Analysis of representations for domain adaptation(NIPS 2017)中有理论支持的,两个domain分布差异是target ...
Exploiting the Intrinsic Neighborhood Structure for Source-free Domain Adaptation NIPS 2021 链接:https://arxiv.org/pdf/2110.04202.pdf 这篇文章首先发现了虽然由于domain gap的存在,source model在目标域上的性能不好,但是同一类的目标域样本通过source model生成的feature依然聚在一起。因此,作者使用了一种互为...
Cross-Domain Adaptive Clustering for Semi-Supervised Domain Adaptation一文中通过测量成对特征相似性将目标特征分组。 Multi-level Consistency Learning for Semi-supervised Domain Adaptation一文中利用三个不同级别的一致性正则化执行域对齐。 此外,这两篇文章都应用了带有数据增强的伪标签来增强其性能。从目标数据的...
Unsupervised Multi-source Domain Adaptation Without Access to Source Data (CVPR '21 Oral) Overview This repository is a PyTorch implementation of the paper Unsupervised Multi-source Domain Adaptation Without Access to Source Data published at CVPR 2021. This code is based on the SHOT repository. Dep...
domain adaptation需要解决减少source和target数据集不同分布之间的差异。有三种主流方法: 样本自适应:对源域样本进行加权重采样,从而逼近目标域的分布。 特征层面自适应:将源域和目标域投影到公共特征子空间。 模型层面自适应:对源域误差函数进行修改,考虑目标域的误差。
(However, the subspace centric methods only manipulate on the subspaces of the two domains without explicitly considering the distribution shift between projected data of two domains.) 另外一篇论文([CVPR2017]Adversarial Discriminative Domain Adaptation)则是依据对抗性损失(Adversarial Loss)的建模方式进行分析...
Table 9 Accuracy comparisons with multi-source domain adaptation methods on Office-Home dataset Table 10 Experimental results on UDA Re-ID 热点文章 1. 潘云鹤院士 | 论视觉知识 2. 潘云鹤院士|视觉知识的五个基本问题 3. 潘云鹤院士 | 论视觉理解 ...
其中，源域误差(error)衡量了分类器 和 真实分类的偏离，经验误差(empirical source error)则是在源域训练数据上的估计。目标域的误差和经验误差同样存在对应的定义。为了量化源域和目标域的差异，引入了variation divergence，它是两个概率分布之间最大可能差异的两倍，表示为：接着，利用variation ...
Unsupervised Domain Adaptation refers to the process of learning a predictive model for an unlabeled domain by transferring knowledge from a labeled source domain without requiring access to the source data. AI generated definition based on:Handbook of Statistics,2023 ...