这篇文章主要解决是source-free domain adaptation,SFDA的问题(什么是SFDA,指的是在域迁移时,在目标域由于privacy或者store的原因,我们无法得到源域数据,只有一个预训练好的model)。作者表明当前的方法大多数都是CV的方法,在时间序列领域上很少,所以提出了一种可以捕获temporal information的方法,称之为MAPU。如图所示...
arxiv地址:Source-Free Domain Adaptation with Frozen Multimodal Foundation Model 开源代码:GitHub - tntek/source-free-domain-adaptation(我们写了一个Soure-free Domain Adaptation的通用框架,非常欢迎大家添加自己的方法!) Abstract 无源域适应 (SFDA)是无监督领域自适应问题(UDA)的一个新分支,本质是将一个在源...
0 综述 上图展示了source-free domain adaptation和一般的DA的区别。在之前的两篇source-free的论文中已经反复讲解,不再赘述。 1 方法 这文章也是使用Positive learning和Negative Learning的方法。 方法名称:Source-Free domain adaptive Semantic Segmentation (SFSS) 1.1 Notations and Definations SFSS的训练分成两个...
0 综述 上图展示了source-free domain adaptation和一般的DA的区别。在之前的两篇source-free的论文中已经反复讲解,不再赘述。 1 方法 这文章也是使用Positive learning和Negative Learning的方法。 方法名称:Source-Free domain adaptive Semantic Segmentation (SFSS) 1.1 Notations and Definations SFSS的训练分成两个...
无监督域自适应(UDA)可以解决基于卷积神经网络(CNN)的语义分割方法严重依赖于像素级注释数据的挑战,这是劳动密集型的。然而,这方面现有的UDA方法不可避免地需要完全访问源数据集,以减少模型自适应过程中源域和目标域之间的差距,这在源数据集是私有的真实场景中是不切实际的,因此无法与训练有素的源模型一起发布。为...
论文标题:Black-box Source-free Domain Adaptation via Two-stage Knowledge Distillation论文作者:Shuai Wang, Daoan Zhang, Zipei Yan, Shitong Shao, Rui Li论文来源:2023 aRxiv论文地址:download论文代码:download视屏讲解:click 1 介绍动机:无源域自适应的目标是仅使用预先训练过的源模型和目标数据来适应深度...
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However, conventional domain adaptation methods require both domains to be known, which is not always feasible due to privacy concerns and big data transmission. To overcome this limitation, a dedicated method called source-free domain adaptation (SFDA) has been developed to ensure reliable ...
Exploiting the Intrinsic Neighborhood Structure for Source-free Domain Adaptationarxiv.org/abs/211...