Source-Free Domain Adaptation 在上面的setting中,训练过程是可以访问到源域数据的。但是在实际情况中,由于隐私原因(医疗数据不能公开)或者数据传输问题(数据集非常大,下表),我们并不能获取到源域数据,而只能获取到源域所训练好的模型。这个setting的目的就是只利用源模型来完成domain adaptation。 了解了上述的几个...
Source-free domain adaptation：无源域适应（SFDA）现有方法可以分为三个不同的类别。第一类方法明确地将...
当前用于语义分割的模拟到真实DA方法都集中在单个源设置上,而没有考虑从具有不同分布的多个源收集标记数据的更实际的场景。简单地将不同的源组合成一个源并直接使用单个源DA可能不能很好地执行,因为来自不同源域的图像在学习过程中可能会相互干扰。 早期对多源DA(MDA)的研究使用了浅层模型。最近,有人提出了一些只...
GitHub - zhaoxin94/awesome-domain-adaptation: A collection of AWESOME things about domian adaptation...