【论文阅读】CYCADA CYCLE-CONSISTENT ADVERSARIAL DOMAIN ADAPTATION

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迁移学习（CDAN）《Conditional Adversarial Domain Adaptation》（已复现迁移）

论文信息论文标题:Conditional Adversarial Domain Adaptation论文作者:Yaroslav Ganin, Evgeniya Ustinova, Hana Ajakan, Pascal Germain论文来源:JMLR 2016论文地址:download 论文代码:download引用次数:5292 1 背景 1. 1 问题普通的对抗域自适应方法仅独立对齐特征,而未对于标签进行对齐,往往不充分 ==============> 对齐特征与类别的联合分布当数据…

论文阅读 | A Curriculum Domain Adaptation Approach to the Semantic Segmentation of Urban Scenes

paper链接:https://arxiv.org/pdf/1812.09953.pdf code链接:https://github.com/YangZhang4065/AdaptationSeg 摘要: 在过去的5年里面,卷积神经网络在语义分割领域大获全胜,语义分割是许多其他应用的核心任务之一,这其中包括无人驾驶.增强现实.然而,训练一个卷积神经网络需要大量的数据,而对于这些数据的收集和标注是极其困难的.计算机图形学领域的最新研究进展使得利用计算机生成的注释在接近真实照片的合成图像上训练CNN…

虚假新闻检测（CADM）《Unsupervised Domain Adaptation for COVID-19 Information Service with Contrastive Adversarial Domain Mixup》

论文信息论文标题:Unsupervised Domain Adaptation for COVID-19 Information Service with Contrastive Adversarial Domain Mixup论文作者:Huimin Zeng, Zhenrui Yue, Ziyi Kou, Lanyu Shang, Yang Zhang, Dong Wang论文来源:aRxiv 2022论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 2…

迁移学习（ADDA）《Adversarial Discriminative Domain Adaptation》

论文信息论文标题:Adversarial Discriminative Domain Adaptation论文作者:Eric Tzeng, Judy Hoffman, Kate Saenko, Trevor Darrell论文来源:CVPR 2017论文地址:download 论文代码:download引用次数:3257 1 简介本文主要探讨的是:源域和目标域特征提取器共享参数的必要性. 源域和目标域特征提取器共享参数的代表--DANN. 2 对抗域适应标准监督损失训练源数据: $\und…

迁移学习（PAT）《Pairwise Adversarial Training for Unsupervised Class-imbalanced Domain Adaptation》

论文信息论文标题:Pairwise Adversarial Training for Unsupervised Class-imbalanced Domain Adaptation论文作者:Weili Shi, Ronghang Zhu, Sheng Li论文来源:KDD 2022论文地址:download 论文代码:download视屏讲解:click 1 摘要提出问题:类不平衡问题: 解决方法: 提出了一种新颖的成对对抗训练方法,该方法从源域和目标域的成对样本中生成对抗样本,并进一步利用…

【论文笔记】Domain Adaptation via Transfer Component Analysis

论文题目:<Domain Adaptation via Transfer Component Analysis> 论文作者:Sinno Jialin Pan, Ivor W. Tsang, James T. Kwok and Qiang Yang 论文链接:https://www.cse.ust.hk/~qyang/Docs/2009/TCA.pdf 会议期刊:IJCAI 2009 / IEEE Transactions on Neural Networks 2010 简介领域自适应(Dom…

Domain Adaptation论文笔记

领域自适应问题一般有两个域,一个是源域,一个是目标域,领域自适应可利用来自源域的带标签的数据(源域中有大量带标签的数据)来帮助学习目标域中的网络参数(目标域中很少甚至没有带标签的数据).领域自适应如今是迁移学习的一个火热分支. CVPR2018 Residual Parameter Transfer for Deep Domain Adaptation CVPR2018 Residual Parameter Transfer for Deep Domain Adaptation 这篇文章给出的是…