论文信息 论文标题:DropEdge: Towards Deep Graph Convolutional Networks on Node Classification论文作者:Yu Rong, Wenbing Huang, Tingyang Xu, Junzhou Huang论文来源:2020, ICLR论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 由于 2022 年的论文看不懂,找了一篇 2020 的论文缓解一下心情,我太难了. 提出一种可以缓解过拟合…

CVPR2020论文解读:三维语义分割3D Semantic Segmentation xMUDA: Cross-Modal Unsupervised Domain Adaptation  for 3D Semantic Segmentation 摘要 无监督域自适应(UDA)对于解决新域中缺少注释的问题至关重要.有许多多模态数据集,但大多数UDA方法都是单模态的.在这项工作中,我们探索如何从多模态学*,并提出跨模态UDA(xMUDA),其中我们假设存在二维图像和三维点云进行三维语义分割.这是一…

论文信息 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 来加强训练约束来直接解决目标域…

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…

作为一个苦逼前端开发工程师,不得不面对各种cross,比如面对五花八门的浏览器我们必须cross browser,面对各种终端,我们必须cross device,在这么多年的前端开发经历中,在不同的域之间穿越中,遭受各种折磨,所以这次和大家分享的是cross domain. 这次分享的cross domain,是包括所有跨域调用,无论是跨域获取数据,还是跨域跨frame调用,所以会分为两部分,这次会先分享跨域获取数据,跨域获取数据大概有以下方式. 1.jsonp方式这是最简单,也是最实用的跨域获…

论文信息 论文标题:Cross-domain Contrastive Learning for Unsupervised Domain Adaptation论文作者:Rui Wang, Zuxuan Wu, Zejia Weng, Jingjing Chen, Guo-Jun Qi, Yu-Gang Jiang论文来源:aRxiv 2022论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 无监督域自适应(UDA)的目的是将从一个完全标记的源域学习到的知识转移到…

论文信息 论文标题:CDTrans: Cross-domain Transformer for Unsupervised Domain Adaptation论文作者:Tongkun Xu, Weihua Chen, Pichao Wang, Fan Wang, Hao Li, Rong Jin论文来源:ICLR 2022论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 无监督域自适应(Unsupervised domain adaptation,UDA)的目的…

论文信息 论文标题:Probabilistic Contrastive Learning for Domain Adaptation论文作者:Junjie Li, Yixin Zhang, Zilei Wang, Keyu Tu论文来源:aRxiv 2022论文地址:download 论文代码:download 1 Abstract 标准的对比学习用于提取特征,然而对于 Domain Adaptation 任务,表现不佳,主要原因是在优化过程中没有涉及类权值优化,这不能保证所产生的特征都围绕着从…

论文信息 论文标题:Contrastive Adaptation Network for Unsupervised Domain Adaptation论文作者:Guoliang Kang, Lu Jiang, Yi Yang, Alexander G Hauptmann论文来源:CVPR 2019论文地址:download 论文代码:download 1 Preface 出发点: 无监督域自适应(UDA)对目标域数据进行预测,而标签仅在源域中可用: 以往的方法将忽略类信息的域差异最小化,可能导致…

论文信息 论文标题:ToAlign: Task-oriented Alignment for Unsupervised Domain Adaptation论文作者:Guoqiang Wei, Cuiling Lan, Wenjun Zeng, Zhizheng Zhang, Zhibo Chen论文来源:NeurIPS 2021论文地址:download 论文代码:download 1 域对抗介绍 域对抗思想: $\begin{array}{l}\underset{D}{\operatornam…