下面我们先就来梳理一下领域自适应(Domain Adaptation, DA),领域泛化(Domain Generalization, DG),分布外泛化(Out-of-Distribution Generalization, OODG),分布外检测(Out-of-Distribution Detection, OODD),开放集(Open Set, OS)这几个概念的定义。 在迁移学习中,我们通常称训练模型的数据集,即训练集,为源域,称...
近些年Cross Domain、Domain Adaptation、Domain Generalization经常出现在小样本学习论文中,本文针对上述三个名词做一下简要概述,并列举出了小样本学习领域论文中相关介绍的片段用于帮助理解。 上述三个概念中,均有Domain,Domain:中文表示--域,即领域,指需要学习的数据及其分布,更确切地说主要包括数据的特征空间X、类别空...
「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(领域)中学习一个泛化能力强的模型,以便在 「未知 (Unseen)」 的测试集上取得较好的效果。 本文介绍DG领域的第一篇综述文章《Generalizing to Unseen Domains: A Survey on Domain Gene...
https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Kang_Style_Neophile_Constantly_Seeking_Novel_Styles_for_Domain_Generalization_CVPR_2022_paper.pdf 4.1 Motivation 目前大多数 DG 方法都提到要学一个 domain-invariant 的特征,这类方法通常假设每个域有不同的图像风格,然后 enforce 同一个类的图像在不同...
Domain Generalization(DG:域泛化)一直以来都是各大顶会的热门研究方向。DA 假设我们有多个个带标签的训练集(源域),这时候我们想让模型在另一个数据集上同样表现很好(目标域),但是在训练过程中根本不知道目标域是什么,这个时候如何提升模型泛化性呢?核心在于如何利用多个源域带来的丰富信息。ICML 2022 域泛化相关的...
Domain Generalization是Domain Adaptation的一种特殊问题,在DA的基础上,DG的目的为对于任意不可见的目标域都有很强的鲁棒性。 Domai...
自己第一次听说domain generalization和domain adaptation,故此简单记录一下。很多机器学习的任务都假设样本是独立同分布的(i.i.d),但是真实世界的数据往往不一样都满足。训练样本和测试样本之间分布可能存在偏差。这是因为数据集本身可能是存在biased,比如:比较经典的几个数据集imagenet,caltech等,都有各自的特点;还有...
To achieve Wi-Fi cross-domain human activity perception that was not dependent on target domain data, a domain-generalization human activity recognition model based on CSI instance normalization called INDG-Fi was proposed. The instance normalization standardization was ...
To achieve Wi-Fi cross-domain human activity perception that was not dependent on target domain data, a domain-generalization human activity recognition model based on CSI instance normalization called INDG-Fi was proposed. The instance normalization standardization was utilized to remove domain informati...
http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Li_Domain_Generalization_With_CVPR_2018_paper.pdf TL;DR CVPR2018的一篇domain泛化的文章。对多个源域数据,学习通用的特征表示,希望能应用于未见过的目标域样本。 示例图 方法 方法示意图 Adversarial Autoencoder ...