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。...领域自适应（Domain Adaptation）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。
深度视觉域适配作为一个解决大量标注数据缺失的新的学习技巧而出现。与传统的学习共享特征子空间或使用浅层表示重用重要源实例的方法相比，深度域适应方法通过将域适应嵌入...
卷积神经网络在解决图像分割等关键人工视觉挑战方面取得了巨大成功。然而，训练这些网络通常需要大量标记的数据，而数据标记是一项昂贵而耗时的任务，因为涉及到大量的人力...
全面的语义分割是鲁棒场景理解的关键组成部分之一，也是实现自动驾驶的要求。在大规模数据集的驱动下，卷积神经网络在这项任务上表现出了令人印象深刻的结果。然而，推广...
CVPR2018 Residual Parameter Transfer for Deep Domain Adaptation CVPR2018 Residual Parameter Transfer...for Deep Domain Adaptation 这篇文章给出的是一个基于双流不共享参数的领域自适应解决方案，分为源流（source stream）和目标流（target stream） ，目标流的参数是源流的参数通过残差转换得到的...第二步(Domain Adaptation)是最关键的地方，训练的是源流的参数以及转换矩阵的参数，有三个loss，第一个loss还是交叉熵损失（Classification Loss），不过这里不仅是源流数据还会有带标签的目标流数据
最近用于对象检测的深度学习方法依赖于大量的边界框注释。收集这些注释既费力又昂贵，但当对来自不同分布的图像进行测试时，监督模型并不能很好地推广。领域自适应通过使...
将知识从已有的标记域转移到新的域时，往往会发生域转移，由于域之间的差异导致性能下降。 领域适应是缓解这一问题的一个突出方法。 目前已有许多预先训练好的神经网络用...
Stoica, “Chameleon: scalable adaptation of video analytics,” in Proceedings of the 2018 Conference of
预测语义分割等结构化输出依赖于昂贵的每像素注释来学习卷积神经网络等监督模型。然而，在没有模型调整注释的情况下，在一个数据域上训练的模型可能无法很好地推广到其他...
由于为语义分割注释像素级标签非常费力，因此利用合成数据是一个很有吸引力的解决方案。然而，由于合成域与真实域之间存在域间的差异，用合成数据训练的模型很难推广到真实...
多雾天气给户外摄像监控系统带来了很多困难。在雾天，介质的光学衰减和散射效应会使场景辐射产生明显的畸变和退化，使其变得嘈杂和难以分辨。针对这一问题，本文提出了一种...
对于许多任务来说，收集注释良好的图像数据集来训练现代机器学习算法的成本高得令人望而却步。一个吸引人的替代方案是渲染合成数据，其中地面实况注释是自动生成的。不幸...
无监督域适配在各种计算机视觉任务重很关键，比如目标检测、实例分割和语义分割。目的是缓解由于域漂移导致的性能下降问题。大多数之前的方法采用对抗学习依赖源域和目标域...
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...
最近发生的一起自动驾驶车辆致命事故引发了一场关于在自动驾驶传感器套件中使用红外技术以提高鲁棒目标检测可见性的辩论。与激光雷达、雷达和照相机相比，热成像具有探测红...
领域适应对于在新的、看不见的环境中取得成功至关重要。对抗性适应模型通过专注于发现域不变表示或通过在未配对的图像域之间进行映射，在适应新环境方面取得了巨大进展。...
用于语义分割的实域自适应仿真已被积极研究用于自动驾驶等各种应用。现有的方法主要集中在单个源设置上，无法轻松处理具有不同分布的多个源的更实际的场景。在本文中，我...
文章链接：https://arxiv.org/pdf/1710.03641.pdf
Online Adaptation 下面，主要的工作就是如何利用一阶导数，近似求解 ? 。理想情况下， ? 应该是Hessian的逆（倒数）。这里，对应的就是牛顿法和伪牛顿法之间的区别。...上图是采用online adaptation后的接受率对比 至此，尽管可以以迭代的方式来求解二阶导，但出现了一个新问题，此时获取采样点的方法和时间t有关，不再是time-homogeneous，而我们的随机数生成中并没有考虑该因素...是紧凑的 Diminishing adaptation：转移分布 ? 跟t有关，并在 ? 时收敛 为此，更新计算 ? 和 ? ，满足上述的三点，从而保证ergodic： ? ?...如上是采用online adaptation和controlled MCMC方法下的效果对比，可见，online adaptation的优势以及采用diminishing adaptation（DA）后收敛...CACHE-DRIVEN AND HYBRID ADAPTATION 首先，我们定义一个gradient caching的集合： ? 这里， ?
生成对抗性网络（GANs）的最新进展已被证明可以通过数据扩充有效地执行目标检测器的域自适应。虽然GANs非常成功，但那些能够在图像到图像的翻译任务中很好地保存...
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