[论文笔记] a dirt-爱代码爱编程
原文链接：chrome-extension://oemmndcbldboiebfnladdacbdfmadadm/https://arxiv.org/pdf/1802.08735.pdf Motivation domain adversarial adaptation最常见的方法是找一个公共特征空间，将源域和目标域数据都映射过去，在该空间进行分布对
无监督域适应 （uda）（1）_unsupervised domain adaptation-爱代码爱编程
一、定义 1、无监督域自适应 Unsupervised domain adaptation 经典机器学习假设训练集和测试集来自相同的分布。 然而，这个假设在现实世界的应用程序中可能并不总是成立，例如，数据来源不同。 这种情况下，域分布之间会存在差异，直接将训练好的模型应用于新数据集可能会导致性能下降。 本贴主要讨论无监督域自适应（有标签的源域、无
阅读domain adaption in one-爱代码爱编程
研究背景 1、对于一个学习者来说，哪怕只懂英语基础知识，也能一眼分辨希腊字母。（one-shot leanring的观点） 2、假设有一个学习者想从一本不完整的百科全书中学习犬科动物，这本百科全书只包括猫科动物和昆虫的部
无监督域适应 （uda）（2）_bi-爱代码爱编程
本帖介绍UDA 的一个分支：bi-classifier adversarial learning。 一、回顾 在介绍 bi-classifier adversarial learning 之前，先来回忆一下 adversarial generation framework, 因为前者是基于后者的改进。 如图1所示，左边表示的是1）对抗学习方法
医学领域自适应(medical domain adaptation)部分经典论文汇总_task driven generative modeling for unsupervised d-爱代码爱编程
只简单找了一小部分 MICCAI [link] [code] [TD-GAN] [18] Task Driven Generative Modeling for Unsupervised Domain Adaptati
[论文解析] diffusion guided domain adaptation of image generators-爱代码爱编程
project link: https://styleganfusion.github.io/ 文章目录 OverviewWhat problem is addressed in the paper?Wha
【论文总结】 multi-爱代码爱编程
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 Single-source DA vs Multi-source DAPaper I: Aligning Domain-s
[论文阅读] generative adversarial networks for video-爱代码爱编程
[论文地址] [代码] [AAAI 20] Abstract 来自多中心的内窥镜视频通常有不同的成像条件，如颜色和光照，这使得在一个领域训练的模型通常不能很好地推广到另一个领域。领域适应是解决这一问题的潜在方案之一。然而
understanding domain adaptation_divergence adversial reconstruction-爱代码爱编程
Note — I assume the reader has some basic knowledge of neural network and its working. Domain adaptation is a field of computer vision, where our goal is to train a neural networ
cross-爱代码爱编程
Cross-Modality Domain Adaptation for Medical Image Segmentation Unsupervised 3D Semantic Segmentation Domain Ad
[论文阅读] unsupervised domain adaptation for cross-modality retinal vessel segmentation_xiongxyowo的博客-爱代码爱编程
[论文地址] [代码] [ISBI 22] Abstract 各种深度学习模型已经被开发出来，用于从医学图像中分割解剖结构，但当在另一个具有不同数据分布的目标域上测试时，它们通常表现不佳。最近，人们提出了无监督的领域适应
[论文笔记] maximum classifier discrepancy for unsupervised domain adaptation__孤鸿寄语_的博客-爱代码爱编程
原文链接https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Saito_Maximum_Classifier_Discrepancy_CVPR_2018_paper.pdf github：https://github.com/mil-tokyo/MCD_DA Motivation 常用的
[论文笔记] classes matter: a fine-grained adversarial approach to cross-domain semantic segmentation__孤鸿寄语_的博客-爱代码爱编程
原文链接：https://arxiv.org/abs/2007.09222 github：GitHub - JDAI-CV/FADA: (ECCV 2020) Classes Matter: A Fine-grained Adversarial Approach to Cross-domain Semantic Segmentation Motiva
[论文笔记] wifi-based cross-domain gesture recognition via modified prototypical networks__孤鸿寄语_的博客-爱代码爱编程
原文链接：WiFi-Based Cross-Domain Gesture Recognition via Modified Prototypical Networks | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore github：https://github.com/Zhang-xie/WiGr Motiva
[论文阅读] cycada: cycle-consistent adversarial domain adaptation_xiongxyowo的博客-爱代码爱编程
[论文地址] [代码] [ICML 18] Abstract 领域自适应对于在新的、未见过的环境中取得成功至关重要。对抗性适应模型在适应新环境方面取得了巨大的进展，它专注于发现领域不变的表征或通过在未配对的图像领域之间进
[论文笔记] Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks-爱代码爱编程
原文链接：https://arxiv.org/abs/1703.10593 Contributions pix2pix的image-to-image translation需要图像对，而获得这样的训练数据不仅困难而且昂贵。而目前不需图像对的方法通常是domain-specific的，或者需要假定一些先验，通用性不够，并且效果也不是太好。 本
[论文笔记/综述类] A Survey of Unsupervised Deep Domain Adaptation (持续更新)-爱代码爱编程
原文链接：https://arxiv.org/abs/1812.02849 1. Introduction This paper provides an overview of generative adversarial networks (GANs) to provide background for the increasingly wide
[论文笔记] Adversarial Discriminative Domain Adaptation-爱代码爱编程
原文链接：https://arxiv.org/abs/1702.05464 （CVPR2017） Motivation 在做区分的任务或者域偏移较大任务上之前的方法比较不那么令人满意。例子是：CoGANs。这种方法只在源域和目标域非常相似的情况下(如 MNIST 和 USPS )显示出优势，在本文实验中，很难使它收敛到更大的分布偏移。在能够处理大偏差任
[论文笔记] Learning Gestures From WiFi: A Siamese Recurrent Convolutional Architecture-爱代码爱编程
原文链接：Learning Gestures From WiFi: A Siamese Recurrent Convolutional Architecture | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore Methodology [原文图片，侵删] System Design 上的改进 1）文章利用Ope
[论文笔记] Consensus Adversarial Domain Adaptation-爱代码爱编程
原文链接：https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/download/4552/4430 文章提出了 Consensus Adversarial Domain Adaptation (CADA), a novel unsupervised ADA scheme that gives freedom to bo