在这项工作中，我们试图通过设计简单和紧凑的条件领域的逆势培训方法来解决无监督的域适应。我们首先重新审视简单的级联调节策略，其中特征与输出预测连接为鉴别器的输入。我们发现倾斜策略遭受了弱势调节力量。我们进一步证明扩大连接预测的规范可以有效地激励条件域对齐。因此，我们通过将输出预测标准化具有相同的特征的输出预测来改善连接调节，并且派生方法作为归一化输出调节器〜（名词）。然而，对域对齐的原始输出预测的调理，名词遭受目标域的不准确预测。为此，我们建议将原型空间中的跨域特征对齐方式而不是输出空间。将新的原型基于原型的调节与名词相结合，我们将增强方法作为基于原型的归一化输出调节器〜（代词）。对象识别和语义分割的实验表明，名词可以有效地对准域跨域的多模态结构，甚至优于最先进的域侵犯训练方法。与基于原型的调节一起，代词进一步提高了UDA的多个对象识别基准上的名词的适应性能。

无监督域适应（UDA）旨在将知识从相关但不同的良好标记的源域转移到新的未标记的目标域。大多数现有的UDA方法需要访问源数据，因此当数据保密而不相配在隐私问题时，不适用。本文旨在仅使用培训的分类模型来解决现实设置，而不是访问源数据。为了有效地利用适应源模型，我们提出了一种新颖的方法，称为源假设转移（拍摄），其通过将目标数据特征拟合到冻结源分类模块（表示分类假设）来学习目标域的特征提取模块。具体而言，拍摄挖掘出于特征提取模块的信息最大化和自我监督学习，以确保目标特征通过同一假设与看不见的源数据的特征隐式对齐。此外，我们提出了一种新的标签转移策略，它基于预测的置信度（标签信息），然后采用半监督学习来将目标数据分成两个分裂，然后提高目标域中的较为自信预测的准确性。如果通过拍摄获得预测，我们表示标记转移为拍摄++。关于两位数分类和对象识别任务的广泛实验表明，拍摄和射击++实现了与最先进的结果超越或相当的结果，展示了我们对各种视域适应问题的方法的有效性。代码可用于\ url {https：//github.com/tim-learn/shot-plus}。

域适应（DA）旨在将知识从标签富裕但异构的域转移到标签恐慌域，这减轻了标签努力并吸引了相当大的关注。与以前的方法不同，重点是学习域中的特征表示，一些最近的方法存在通用半监督学习（SSL）技术，直接将它们应用于DA任务，甚至实现竞争性能。最受欢迎的SSL技术之一是伪标记，可通过标记数据训练的分类器为每个未标记数据分配伪标签。但是，它忽略了DA问题的分布偏移，并且不可避免地偏置为源数据。要解决此问题，我们提出了一个名为辅助目标域导向的分类器（ATDOC）的新伪标签框架。 ATDOC通过为目标数据引入辅助分类器来缓解分类器偏置，以提高伪标签的质量。具体地，我们使用内存机制并开发两种类型的非参数分类器，即最近的质心分类器和邻域聚合，而不引入任何其他网络参数。尽管在伪分类目标中具有简单性，但具有邻域聚集的ATDOC显着优于域对齐技术和现有的SSL技术，以及甚至瘢痕标记的SSL任务。

半监督域适应（SSDA）是一种具有挑战性的问题，需要克服1）以朝向域的较差的数据和2）分布换档的方法。不幸的是，由于培训数据偏差朝标标样本训练，域适应（DA）和半监督学习（SSL）方法的简单组合通常无法解决这两个目的。在本文中，我们介绍了一种自适应结构学习方法，以规范SSL和DA的合作。灵感来自多视图学习，我们建议的框架由共享特征编码器网络和两个分类器网络组成，用于涉及矛盾的目的。其中，其中一个分类器被应用于组目标特征以提高级别的密度，扩大了鲁棒代表学习的分类集群的间隙。同时，其他分类器作为符号器，试图散射源功能以增强决策边界的平滑度。目标聚类和源扩展的迭代使目标特征成为相应源点的扩张边界内的封闭良好。对于跨域特征对齐和部分标记的数据学习的联合地址，我们应用最大平均差异（MMD）距离最小化和自培训（ST）将矛盾结构投影成共享视图以进行可靠的最终决定。对标准SSDA基准的实验结果包括Domainnet和Office-Home，展示了我们对最先进的方法的方法的准确性和稳健性。

无监督的域适应性（UDA）旨在使在标记的源域上训练的模型适应未标记的目标域。在本文中，我们提出了典型的对比度适应（PROCA），这是一种无监督域自适应语义分割的简单有效的对比度学习方法。以前的域适应方法仅考虑跨各个域的阶级内表示分布的对齐，而阶层间结构关系的探索不足，从而导致目标域上的对齐表示可能不像在源上歧视的那样容易歧视。域了。取而代之的是，ProCA将类间信息纳入班级原型，并采用以班级为中心的分布对齐进行适应。通过将同一类原型与阳性和其他类原型视为实现以集体为中心的分配对齐方式的负面原型，Proca在经典领域适应任务上实现了最先进的性能，{\ em i.e. text {and} synthia $ \ to $ cityScapes}。代码可在\ href {https://github.com/jiangzhengkai/proca} {proca}获得代码

Unsupervised domain adaptation (UDA) aims to leverage the knowledge learned from a labeled source dataset to solve similar tasks in a new unlabeled domain. Prior UDA methods typically require to access the source data when learning to adapt the model, making them risky and inefficient for decentralized private data. This work tackles a practical setting where only a trained source model is available and investigates how we can effectively utilize such a model without source data to solve UDA problems. We propose a simple yet generic representation learning framework, named Source HypOthesis Transfer (SHOT). SHOT freezes the classifier module (hypothesis) of the source model and learns the target-specific feature extraction module by exploiting both information maximization and selfsupervised pseudo-labeling to implicitly align representations from the target domains to the source hypothesis. To verify its versatility, we evaluate SHOT in a variety of adaptation cases including closed-set, partial-set, and open-set domain adaptation. Experiments indicate that SHOT yields state-of-the-art results among multiple domain adaptation benchmarks.

批量归一化（BN）广泛用于现代神经网络，已被证明代表与域相关知识，因此对于跨域任务（如无监督域适应（UDA））无效。现有的BN变体方法在归一化模块中相同信道中的源和目标域知识。然而，跨域跨域的相应通道的特征之间的错位通常导致子最佳的可转换性。在本文中，我们利用跨域关系并提出了一种新颖的归一化方法，互惠归一化（RN）。具体地，RN首先呈现互易补偿（RC）模块，用于基于跨域频道明智的相关性在两个域中获取每个信道的补偿。然后，RN开发互易聚合（RA）模块，以便以其跨域补偿组件自适应地聚合特征。作为BN的替代方案，RN更适合于UDA问题并且可以容易地集成到流行的域适应方法中。实验表明，所提出的RN优于现有的正常化对应物，通过大幅度，并有助于最先进的适应方法实现更好的结果。源代码可在https://github.com/openning07/reciprocal-normalization-for-da上找到。

域的适应性（DA）旨在将知识从标记的源域中学习的知识转移到未标记或标记较小但相关的目标域的知识。理想情况下，源和目标分布应彼此平等地对齐，以实现公正的知识转移。但是，由于源和目标域中注释数据的数量之间存在显着不平衡，通常只有目标分布与源域保持一致，从而使不必要的源特定知识适应目标域，即偏置域的适应性。为了解决此问题，在这项工作中，我们通过对基于对抗性的DA方法进行建模来对歧视器的不确定性进行建模，以优化无偏见转移。我们理论上分析了DA中提出的无偏可传递性学习方法的有效性。此外，为了减轻注释数据不平衡的影响，我们利用了目标域中未标记样品的伪标签选择的估计不确定性，这有助于实现更好的边际和条件分布在域之间的分布。对各种DA基准数据集的广泛实验结果表明，可以轻松地将所提出的方法纳入各种基于对抗性的DA方法中，从而实现最新的性能。

We consider the problem of unsupervised domain adaptation in semantic segmentation. A key in this campaign consists in reducing the domain shift, i.e., enforcing the data distributions of the two domains to be similar. One of the common strategies is to align the marginal distribution in the feature space through adversarial learning. However, this global alignment strategy does not consider the category-level joint distribution. A possible consequence of such global movement is that some categories which are originally well aligned between the source and target may be incorrectly mapped, thus leading to worse segmentation results in target domain. To address this problem, we introduce a category-level adversarial network, aiming to enforce local semantic consistency during the trend of global alignment. Our idea is to take a close look at the category-level joint distribution and align each class with an adaptive adversarial loss. Specifically, we reduce the weight of the adversarial loss for category-level aligned features while increasing the adversarial force for those poorly aligned. In this process, we decide how well a feature is category-level aligned between source and target by a co-training approach. In two domain adaptation tasks, i.e., GTA5 → Cityscapes and SYN-THIA → Cityscapes, we validate that the proposed method matches the state of the art in segmentation accuracy.

虽然监督语义分割存在重大进展，但由于领域偏差，将分段模型部署到解除域来仍然具有挑战性。域适应可以通过将知识从标记的源域传输到未标记的目标域来帮助。以前的方法通常尝试执行对全局特征的适应，然而，通常忽略要计入特征空间中的每个像素的本地语义附属机构，导致较少的可辨性。为解决这个问题，我们提出了一种用于细粒度阶级对齐的新型语义原型对比学习框架。具体地，语义原型提供了用于每个像素鉴别的表示学习的监控信号，并且需要在特征空间中的源极和目标域的每个像素来反映相应的语义原型的内容。通过这种方式，我们的框架能够明确地制作较近的类别的像素表示，并且进一步越来越多地分开，以改善分割模型的鲁棒性以及减轻域移位问题。与最先进的方法相比，我们的方法易于实施并达到优异的结果，如众多实验所展示的那样。代码在[此HTTPS URL]（https://github.com/binhuixie/spcl）上公开可用。

关于无监督域适应性（UDA）的大多数现有研究都认为每个域的训练样本都带有域标签（例如绘画，照片）。假定每个域中的样品都遵循相同的分布，并利用域标签通过特征对齐来学习域不变特征。但是，这样的假设通常并不成立 - 通常存在许多较细粒的领域（例如，已经开发出了数十种现代绘画样式，每种绘画样式与经典风格的范围都有很大不同）。因此，在每个人工定义和粗粒结构域之间强迫特征分布对齐可能是无效的。在本文中，我们从完全不同的角度解决了单源和多源UDA，即将每个实例视为一个良好的域。因此，跨域的特征对齐是冗余。相反，我们建议执行动态实例域的适应性（DIDA）。具体而言，开发了具有自适应卷积内核的动态神经网络，以生成实例自适应残差，以使域 - 无知的深度特征适应每个单独的实例。这使得共享分类器可以同时应用于源域数据，而无需依赖任何域注释。此外，我们没有施加复杂的特征对准损失，而是仅使用标记的源和伪标记为目标数据的跨透镜损失采用简单的半监督学习范式。我们的模型被称为DIDA-NET，可以在几种常用的单源和多源UDA数据集上实现最先进的性能，包括数字，办公室房屋，域名，域名，Digit-Five和PAC。

域适应（da）尝试将知识从标记的源域传输到从源的不同分发的未标记的目标域。为此，DA方法包括源分类目标，以提取源知识和域对齐目标以减少域移位，确保知识转移。通常，前DA方法采用一些重量的超参数来线性地结合培训目标来形成整体目标。然而，由于域移位，这些目标的梯度方向可能彼此冲突。在这种情况下，线性优化方案可能会降低整体目标值，以损坏其中一个培训目标，导致限制解决方案。在本文中，我们从基于梯度的角度来看了DA的优化方案。我们提出了帕累托域适应（Paretoda）方法来控制整体优化方向，旨在协同优化所有培训目标。具体地，为了达到目标域的理想解决方案，我们设计了模拟目标分类的替代损失。为了提高目标预测准确性以支持模拟，我们提出了一种目标预测精炼机制，其通过贝叶斯定理利用域标签。另一方面，由于对象的加权方案的先验知识通常无法指导优化来接近目标域上的最佳解决方案，因此我们提出了一种动态的偏好机制，以动态指导我们的合作优化通过替代损失的梯度保持未标记的目标数据集。关于图像分类和语义分割基准的广泛实验证明了Paretoda的有效性

关于无监督的域适应性（UDA）的广泛研究已将有限的实验数据集深入学习到现实世界中无约束的领域。大多数UDA接近通用嵌入空间中的对齐功能，并将共享分类器应用于目标预测。但是，由于当域差异很大时可能不存在完全排列的特征空间，因此这些方法受到了两个局限性。首先，由于缺乏目标标签监督，强制域的比对会恶化目标域的可区分性。其次，源监督分类器不可避免地偏向源数据，因此它在目标域中的表现可能不佳。为了减轻这些问题，我们建议在两个集中在不同领域的空间中同时进行特征对齐，并为每个空间创建一个针对该域的面向域的分类器。具体而言，我们设计了一个面向域的变压器（DOT），该变压器（DOT）具有两个单独的分类令牌，以学习不同的面向域的表示形式和两个分类器，以保持域的可区分性。理论保证的基于对比度的对齐和源指导的伪标签细化策略被用来探索域名和特定信息。全面的实验验证了我们的方法在几个基准上实现了最先进的方法。

通过从完全标记的源域中利用数据，无监督域适应（UDA）通过显式差异最小化数据分布或对抗学习来提高未标记的目标域上的分类性能。作为增强，通过利用模型预测来加强目标特征识别期间涉及类别对齐。但是，在目标域上的错误类别预测中产生的伪标签不准确以及由源域的过度录制引起的分发偏差存在未探明的问题。在本文中，我们提出了一种模型 - 不可知的两阶段学习框架，这大大减少了使用软伪标签策略的缺陷模型预测，并避免了课程学习策略的源域上的过度拟合。从理论上讲，它成功降低了目标域上预期误差的上限的综合风险。在第一阶段，我们用分布对齐的UDA方法训练一个模型，以获得具有相当高的置位目标域上的软语义标签。为了避免在源域上的过度拟合，在第二阶段，我们提出了一种课程学习策略，以自适应地控制来自两个域的损失之间的加权，以便训练阶段的焦点从源分布逐渐移位到目标分布，以预测信心提升了目标分布在目标领域。对两个知名基准数据集的广泛实验验证了我们提出框架促进促进顶级UDA算法的性能的普遍效果，并展示其一致的卓越性能。

无源域的适应（SFDA）旨在将预先培训的源模型调整到未标记的目标域而无需访问标记良好的源数据的情况下，由于数据隐私，安全性和传输问题，这是一个更实用的设置。为了弥补缺乏源数据，大多数现有方法引入了基于特征原型的伪标记策略，以实现自我训练模型的适应性。但是，特征原型是通过基于实例级预测的特征群集获得的，该特征群集是偏见的，并且倾向于导致嘈杂的标签，因为源和目标之间的视觉域间隙通常不同。此外，我们发现单中心特征原型可能无效地表示每个类别并引入负转移，尤其是对于这些硬转移数据。为了解决这些问题，我们为SFDA任务提供了一般类平衡的多中心动态原型（BMD）策略。具体而言，对于每个目标类别，我们首先引入全球类间平衡抽样策略，以汇总潜在的代表性目标样本。然后，我们设计了一类多中心聚类策略，以实现更健壮和代表性的原型生成。与在固定培训期更新伪标签的现有策略相反，我们进一步引入了动态伪标签策略，以在模型适应过程中结合网络更新信息。广泛的实验表明，所提出的模型不可替代的BMD策略显着改善了代表性的SFDA方法，以产生新的最新结果。该代码可在https://github.com/ispc-lab/bmd上找到。

无监督的域适应（UDA）旨在将知识从标记的源域传输到未标记的目标域。大多数现有的UDA方法通过学习域 - 不变的表示和在两个域中共享一个分类器来实现知识传输。但是，忽略与任务相关的域特定信息，并强制统一的分类器以适合两个域将限制每个域中的特征表达性。在本文中，通过观察到具有可比参数的变压器架构可以产生比CNN对应的更可转换的表示，我们提出了一个双赢的变压器框架（WINTR），它分别探讨了每个域的特定于域的知识，而同时交互式跨域知识。具体而言，我们使用变压器中的两个单独的分类令牌学习两个不同的映射，以及每个特定于域的分类器的设计。跨域知识通过源引导标签改进和与源或目标的单侧特征对齐传输，这保持了特定于域的信息的完整性。三个基准数据集的广泛实验表明，我们的方法优于最先进的UDA方法，验证利用域特定和不变性的有效性

Adversarial learning has been embedded into deep networks to learn disentangled and transferable representations for domain adaptation. Existing adversarial domain adaptation methods may not effectively align different domains of multimodal distributions native in classification problems. In this paper, we present conditional adversarial domain adaptation, a principled framework that conditions the adversarial adaptation models on discriminative information conveyed in the classifier predictions. Conditional domain adversarial networks (CDANs) are designed with two novel conditioning strategies: multilinear conditioning that captures the crosscovariance between feature representations and classifier predictions to improve the discriminability, and entropy conditioning that controls the uncertainty of classifier predictions to guarantee the transferability. With theoretical guarantees and a few lines of codes, the approach has exceeded state-of-the-art results on five datasets.

本文研究了一个新的，实用但具有挑战性的问题，称为类无监督的域名适应性（CI-UDA），其中标记的源域包含所有类别，但是未标记的目标域中的类别依次增加。由于两个困难，这个问题具有挑战性。首先，源和目标标签集在每个时间步骤都不一致，这使得很难进行准确的域对齐。其次，以前的目标类在当前步骤中不可用，从而忘记了先前的知识。为了解决这个问题，我们提出了一种新型的原型引导连续适应（PROCA）方法，由两种解决方案策略组成。 1）标签原型识别：我们通过检测具有目标样本的累积预测概率的共享类来识别目标标签原型。 2）基于原型的对齐和重播：基于确定的标签原型，我们对齐域并强制执行模型以保留先前的知识。有了这两种策略，ProCA能够有效地将源模型改编为类未标记的目标域。广泛的实验证明了Proca在解决CI-UDA方面的有效性和优势。源代码可从https://github.com/hongbin98/proca.git获得

We propose a novel unsupervised domain adaptation framework based on domain-specific batch normalization in deep neural networks. We aim to adapt to both domains by specializing batch normalization layers in convolutional neural networks while allowing them to share all other model parameters, which is realized by a twostage algorithm. In the first stage, we estimate pseudolabels for the examples in the target domain using an external unsupervised domain adaptation algorithm-for example, MSTN [27] or CPUA [14]-integrating the proposed domain-specific batch normalization. The second stage learns the final models using a multi-task classification loss for the source and target domains. Note that the two domains have separate batch normalization layers in both stages. Our framework can be easily incorporated into the domain adaptation techniques based on deep neural networks with batch normalization layers. We also present that our approach can be extended to the problem with multiple source domains. The proposed algorithm is evaluated on multiple benchmark datasets and achieves the state-of-theart accuracy in the standard setting and the multi-source domain adaption scenario.

Vision transformer has demonstrated great potential in abundant vision tasks. However, it also inevitably suffers from poor generalization capability when the distribution shift occurs in testing (i.e., out-of-distribution data). To mitigate this issue, we propose a novel method, Semantic-aware Message Broadcasting (SAMB), which enables more informative and flexible feature alignment for unsupervised domain adaptation (UDA). Particularly, we study the attention module in the vision transformer and notice that the alignment space using one global class token lacks enough flexibility, where it interacts information with all image tokens in the same manner but ignores the rich semantics of different regions. In this paper, we aim to improve the richness of the alignment features by enabling semantic-aware adaptive message broadcasting. Particularly, we introduce a group of learned group tokens as nodes to aggregate the global information from all image tokens, but encourage different group tokens to adaptively focus on the message broadcasting to different semantic regions. In this way, our message broadcasting encourages the group tokens to learn more informative and diverse information for effective domain alignment. Moreover, we systematically study the effects of adversarial-based feature alignment (ADA) and pseudo-label based self-training (PST) on UDA. We find that one simple two-stage training strategy with the cooperation of ADA and PST can further improve the adaptation capability of the vision transformer. Extensive experiments on DomainNet, OfficeHome, and VisDA-2017 demonstrate the effectiveness of our methods for UDA.