当我们的训练数据（source domain）与测试数据（target domain）不是同分布或者存在差异时，如下图，需要域自适应技术。 我们对target domain可能有一些认识： 如果target domain有少量数据但是有标签，我们可以在source domain训练完后对模型进行fine-tune。 如果target domain有大量数据但是
文章目录 前言 摘要 1 Introduction 2 Related work 3 Our approach 4 Experimental evaluation 4.1 Sentiment analysis 代码 前言 文章来自2020年的CoRR 本文是本人领域自适应与最优传输系列论文的第49篇，所有系列论文的相关代码在https://github.com/CtrlZ1/Do
下面是个人分类整理的Source-Free的论文列表，非完全，后续将跟踪补充，欢迎各位大佬指导补充！ 1.冻结分类器 BAIT(Unsupervised Domain Adaptation without Source Data by Casting a BAIT) GITHUB:https://github.com/BIT-DA/DCAN SHOT(Do We Really Need to Access the Source Data? S
文章目录 前言 摘要 1. Introduction 2. Related work 3. Setting and background knowledge 4. Multi-critic domain adaptation 5. Experiments 6.消融研究 7. Conclusion 代码 前言 文章来自2019年的PRletter 本文是本人领域自适应与最优传输系列论文的第32篇，所有
Introduction 作者认为，大部分现有方法都将图文特征平等地投影到相同的特征空间，但现实中图文信息并不完全等价。比如，图像中包含的光照条件、图像分辨率、视角、背景等信息很少会被文字描述到，如下图所示。 此外，两个相似行人之间的一些关键差异信息很容易被干扰因素影响，如下图所示，(a
文章目录 导读前言域适应类别任务相关性一步域适应技术及其应用基于散度的域适应基于对抗的域适应基于重建的域适应结论 导读 在迁移学习中， 当源域和目标的数据分布不同 ，但两个任务相同时，这种特殊的迁移学习叫做域适应 （Domain Adaptation，DA ）。因为其任务相同，域适应属于一
点击Start Adaptation，进入Adaptation模式： 进入order header区域，点击drill down： 点击Add Field： 这里会显示一个表格，罗列了系统当前创建的所有extension field. 点击Create Fields： 维护Business Context，即该扩展字段，会出现在Sales Order UI的general Information区域。设定Exten
Domain Adaptation 在经典的机器学习问题中，我们往往假设训练集和测试集分布一致，在训练集上训练模型，在测试集上测试。然而在实际问题中，测试场景往往非可控，测试集和训练集分布有很大差异，这时候就会出现所谓过拟合问题：模型在测试集上效果不理想。 以人脸识别为例，如果用东方人人脸数
目录概主要内容代码 Ganin Y. and Lempitsky V. Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation. ICML 2015. 概 监督学习非常依赖标签数据, 但是获得大量的标签数据在现实中是代价昂贵的一件事情, 这也是为何半监督和无监督重要的原因. 本文提出一种利用GRL来进行domain a
Domain Adaptation（域适应）——是迁移学习中的一种代表性方法，指的是利用信息丰富的源域样本来提升目标域模型的性能。 领域自适应问题中两个至关重要的概念： 源域（source domain）表示与测试样本不同的领域，但是有丰富的监督信息； 目标域（target domain）表示测试样本所在的领域，无标签或者只
会议：ICCV-2019 概述： 论文认为trimap是粗略的，而之前的模型将trimap作为输入，试图估计一个好的蒙版，存在一个回归问题； AdaMatting一个新的端到端的图像修复框架，将任务分解为两个子任务 trimap adaptation 和 alpha estimation trimap adaptation： 一个像素分类问题 alpha estimatio
reference [1] A kernel two sample test [2] Optimal kernel choice for large-scale two-sample tests [3] Deep domain confusion: maximizing for domain invariance [4] Learning transferable feature with deep adaptation nets [5] Deep transfer network：Unsupervise
论文题目：《Transfer Adaptation Learning: A Decade Survey》 论文作者：Lei Zhang 论文链接：http://cn.arxiv.org/pdf/1903.04687.pdf 介绍 在很多实际的情况中, 源域(source domain)和目标域(target domain)之间存在： 分布不匹配(distribution mismatch) 领域偏移(domain shift)
