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: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: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…

论文信息 论文标题:Towards Explanation for Unsupervised Graph-Level Representation Learning论文作者:Qinghua Zheng, Jihong Wang, Minnan Luo, Yaoliang Yu, Jundong Li, Lina Yao, Xiaojun Chang论文来源:2022, arXiv论文地址:download论文代码:download 1 Introduction 使用信息瓶颈的图级表示可解释性.…

论文信息 Title:<Symmetric Graph Convolutional Autoencoder for Unsupervised Graph Representation Learning> Authors:Jiwoong Park.Minsik Lee.H. Chang.Kyuewang Lee.J. Choi Sources:2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) Paper:Downlo…

14年9月份挂出来的文章,基本思想就是用对抗训练的方法来学习domain invariant的特征表示.方法也很只管,在网络的某一层特征之后接一个判别网络,负责预测特征所属的domain,而后特征提取器和判别器在域分类loss上对抗,同时特征提取器和lable分类器(也就是原任务中的分类器)共同优化lable分类loss.整个过程跟GAN是差不多的,一种个人的不严谨的说法,可以将GAN理解成像素空间上的Adaptation,而这篇文章是特征空间上的Adaptation. 文章的另一个贡献是提出了…

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:Joint domain alignment and discriminative feature learning for unsupervised deep domain adaptation论文作者:Chao Chen , Zhihong Chen , Boyuan Jiang , Xinyu Jin论文来源:AAAI 2019论文地址:download 论文代码:download引用次数:175 1 Introduction 近年来,大多数工作集中于减少不同领域之间的…