Domain Generalization: A Survey Zhou, Kaiyang, Ziwei Liu, Yu Qiao, Tao Xiang, and Chen Change Loy. arXiv preprint arXiv:2103.02503(2021). Generalizing to Unseen Domains: A Survey on Domain Generalization Wang, Jindong, Cuiling Lan, Chang Liu, Yidong Ouyang, Wenjun Zeng, and Tao Qin. ...
代码库:github.com/jindongwang/ 【2021-12更新】我们已在2021年12月对该综述进行了全面扩展,新版本包括了截止到目前最多的参考文献、代码库等,包含了266篇参考文献。请大家更新查看。 领域泛化 (Domain Generalization, DG) 是近几年非常热门的一个研究方向。它研究的问题是从若干个具有不同数据分布的数据集(领...
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这个时候又分成两种情形,对 Target Domain 一无所知的这种问题,这个时候我们就不叫 Domain 的 Adaptation,通常就叫 Domain Generalization 因為我们并不是要,Adapt 到某一个特定的 Domain 上,我们对那个特定的 Domain 已经一无所知了,我们是期待今天机器学到,Domain Generalization,在 Testing 的时候,不管来什麼神奇...
The experiments on several publicly available datasets demonstrate the effectiveness of our proposal.?We release the source code at https://github.com/sentaochen/Domain-Generalization-by-Distribution-Estimation.doi:10.1007/s13042-023-01843-4Sentao Chen...
域适应（Domain Adaptation, DA）和域泛化（Domain Generalization, DG）是机器学习模型开发中的关键技术，旨在应对模型从一个特定域应用到另一个域时可能出现的变异性。在医学影像领域，DA 和 DG 技术对于创建能够稳健处理不同医疗机构、成像设备和患者群体之间的变异性的模型至关重要。本文旨在探讨域转移背景下的公平...
域适应(Domain Adaptation, DA)和域泛化(Domain Generalization, DG)是机器学习模型开发中的关键技术,旨在应对模型从一个特定域应用到另一个域时可能出现的变异性。 在医学影像领域,DA 和 DG 技术对于创建能够稳健处理不同医疗机构、成像设备和患者群体之间的变异性的模型至关重要。本文旨在探讨域转移背景下的公平性...
IJCAI2022开会了! 微软等《领域泛化Domain Generalization》教程,阐述DG最新进展,附PPT和视频 IJCAI 大会将 7 月23日到29日在奥地利维也纳举办。IJCAI 2022 共收到 4535 篇提交,最终接收率为 15%,对比去年 13.9% 的接收率有所提高。来自...
Generalizing to Unseen Domains: A Survey on Domain Generalization 代码地址:https://github.com/jindongwang/transferlearning/tree/master/code/DeepDG I. Introduction 有许多与泛化相关的研究主题,如领域适应(domain adaptation)、元学习(meta-learning)、迁移学习(transfer learning)、协变量漂移(covariate shift)...
域适应(Domain Adaptation, DA)和域泛化(Domain Generalization, DG)是机器学习模型开发中的关键技术,旨在应对模型从一个特定域应用到另一个域时可能出现的变异性。 在医学影像领域,DA 和 DG 技术对于创建能够稳健处理不同医疗机构、成像...