Title:One-shot Unsupervised Domain Adaptation with Personalized Diffusion Models Accept:CVPR2023 One-shot Unsupervised Domain Adaptation with Personalized Diffusion Modelsarxiv.org/pdf/2303.18080 摘要:将一个分割模型从有标签的源领域适应到只有一个未标记数据可用的目标领域,是领域适应中最具挑战性的问题之一...
unsupervised domain adaptation, 基于迭代自训练 工作: 提出了一种全新的类别均衡自训练框架(class-balanced self-training framework),防止大的类别起到主导作用。 Introduction 主要想解决类别不均衡带来的困难,主要工作如下: 提出一种用于图像分割域自适应的自训练模型,建模为一个loss最小化问题 为了解决伪标签的类别...
Topic: Domain Adaptation From:ICML 2015 Contributions 本文的主要贡献是提出了一种全新的度量源域和目标域数据分布差异性的方法(基于对抗的方法)。 Methods Model Architecture figure.1 本文方法的思路非常简单,模型有三个组成部分: (1)特征提取器 (2)标签分类器 (3)域类别分类器 只考虑上面的分支的话,我们利用...
unsupervised domain adaptation训练时候的损失函数 在无监督领域适应(unsupervised domain adaptation)中,通常使用的损失函数是最小化源领域和目标领域之间的距离或差异。这样做的目的是通过减小源领域和目标领域之间的差异,使得在源领域中已训练好的模型能够适应目标领域的数据。 以下是几种常见的无监督领域适应中使用的...
目前解决无监督领域自适应(Domain Adaptation)的一类主要方法是对抗学习,这类方法的思想主要来源于生成式对抗网络(GAN)。 这类方法主要包括三部分 域分类器(Domain Classifier) 标签分类器 (Label Predictor) 特征生成器(Feature Generator) 域分类器来判断特征是来自源域(source domain)还是目标域(target domain)。
Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation 顶级性能的深层体系结构是在大量标记数据上训练的。在某项任务没有标记数据的情况下,域适配(domain adaptation)通常提供了一个有吸引力的选择,因为具有相似性质但来自不同domain的标记数据(例如合成图像)是可用的。在这里,我们提出了一种新的深度体系结构domain adaptation...
论文标题:Improve Unsupervised Domain Adaptation with Mixup Training论文作者:Shen Yan, Huan Song, Nanxiang Li, Lincan Zou, Liu Ren论文来源:arxiv 2020论文地址:download 论文代码:download引用次数:93 1 Introduction现有方法分别对源域和目标域施加约束,忽略了它们之间的重要相互作用。本文使用 mixup 来加强训练...
顶/踩数: 0/0 收藏人数: 0 评论次数: 0 文档热度: 文档分类: IT计算机--存储 系统标签: adaptationprototypicalunsuperviseddomaintransferrablenetworks TransferrablePrototypicalNetworksforUnsupervisedDomainAdaptationYingweiPan†,TingYao†,YehaoLi‡,YuWang†,Chong-WahNgo§,andTaoMei††JDAIResearch,Beiji...
Unsupervised domain adaptation (UDA) aims to solve the problem of knowledge transfer from labeled source domain to unlabeled target domain. Recently, many domain adaptation (DA) methods use centroid to align the local distribution of different domains, that is, to align different classes. This impro...