Domain adaptation (DA) approaches address domain shift and enable networks to be applied to different scenarios. Although various image DA approaches have been proposed in recent years, there is limited research towards video DA. This is partly due to the complexity in adapting the different modalities of features in videos, which includes the correlation features extracted as long-term dependencies of pixels across spatiotemporal dimensions. The correlation features are highly associated with action classes and proven their effectiveness in accurate video feature extraction through the supervised action recognition task. Yet correlation features of the same action would differ across domains due to domain shift. Therefore we propose a novel Adversarial Correlation Adaptation Network (ACAN) to align action videos by aligning pixel correlations. ACAN aims to minimize the distribution of correlation information, termed as Pixel Correlation Discrepancy (PCD). Additionally, video DA research is also limited by the lack of cross-domain video datasets with larger domain shifts. We, therefore, introduce a novel HMDB-ARID dataset with a larger domain shift caused by a larger statistical difference between domains. This dataset is built in an effort to leverage current datasets for dark video classification. Empirical results demonstrate the state-of-the-art performance of our proposed ACAN for both existing and the new video DA datasets.

基于视频的无监督域适应性（VUDA）方法改善了视频模型的鲁棒性，从而使它们能够应用于不同环境的动作识别任务。但是，这些方法需要在适应过程中不断访问源数据。然而，在许多现实世界中，源视频域中的主题和场景应该与目标视频域中的主题和场景无关。随着对数据隐私的越来越重视，需要源数据访问的方法会引起严重的隐私问题。因此，为应对这种关注，更实用的域适应情景被提出为基于无源的视频域的适应性（SFVDA）。尽管图像数据上有一些无源域适应性（SFDA）的方法，但由于视频的多模式性质，这些方法在SFVDA中产生了退化性能，并且存在其他时间特征。在本文中，我们提出了一个新颖的专注时间一致网络（ATCON）来通过学习时间一致性来解决SFVDA，并由两个新颖的一致性目标保证，即具有跨局部时间特征执行的特征一致性和源预测一致性。 ATCON通过基于预测置信度参与本地时间特征，进一步构建有效的总体特征。经验结果表明，ATCON在各种跨域动作识别基准中的最先进表现。

现有的视频域改编（DA）方法需要存储视频帧的所有时间组合或配对源和目标视频，这些视频和目标视频成本昂贵，无法扩展到长时间的视频。为了解决这些局限性，我们建议采用以下记忆高效的基于图形的视频DA方法。首先，我们的方法模型每个源或目标视频通过图：节点表示视频帧和边缘表示帧之间的时间或视觉相似性关系。我们使用图形注意力网络来了解单个帧的重量，并同时将源和目标视频对齐到域不变的图形特征空间中。我们的方法没有存储大量的子视频，而是仅构建一个图形，其中一个视频的图形注意机制，从而大大降低了内存成本。广泛的实验表明，与最先进的方法相比，我们在降低内存成本的同时取得了卓越的性能。

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。

为了使视频模型能够在不同环境中无缝应用，已经提出了各种视频无监督的域适应性（VUDA）方法来提高视频模型的鲁棒性和可传递性。尽管模型鲁棒性有所改进，但这些VUDA方法仍需要访问源数据和源模型参数以进行适应，从而提高了严重的数据隐私和模型可移植性问题。为了应对上述问题，本文首先将Black-Box视频域的适应（BVDA）制定为更现实但具有挑战性的场景，在该场景中，仅作为Black-Box预测器提供了源视频模型。尽管在图像域中提出了一些针对黑框域适应性（BDA）的方法，但这些方法不能适用于视频域，因为视频模式具有更复杂的时间特征，难以对齐。为了解决BVDA，我们通过应用蒙版到混合策略和视频量的正则化：内部正规化和外部正规化，提出了一个新颖的内野和外部正规化网络（EXTERS），在剪辑和时间特征上执行，并进行外部正规化，同时将知识从从黑框预测变量获得的预测中提炼出来。经验结果表明，在各种跨域封闭设置和部分集合动作识别基准中，外部的最先进性能甚至超过了具有源数据可访问性的大多数现有视频域适应方法。

尽管近年来行动认可取得了令人印象深刻的结果，但视频培训数据的收集和注释仍然很耗时和成本密集。因此，已经提出了图像到视频改编，以利用无标签的Web图像源来适应未标记的目标视频。这提出了两个主要挑战：（1）Web图像和视频帧之间的空间域移动； （2）图像和视频数据之间的模态差距。为了应对这些挑战，我们提出了自行车域的适应（CYCDA），这是一种基于周期的方法，用于通过在图像和视频中利用图像和视频中的联合空间信息来适应无监督的图像到视频域，另一方面，训练一个独立的时空模型，用于弥合模式差距。我们在每个周期中的两者之间的知识转移之间在空间和时空学习之间交替。我们在基准数据集上评估了图像到视频的方法，以及用于实现最新结果的混合源域的适应性，并证明了我们的循环适应性的好处。

在过去的几年中，无监督的域适应性（UDA）技术在计算机视觉中具有显着的重要性和流行。但是，与可用于图像的广泛文献相比，视频领域仍然相对尚未探索。另一方面，动作识别模型的性能受到域转移的严重影响。在本文中，我们提出了一种简单新颖的UDA方法，以供视频动作识别。我们的方法利用了时空变压器的最新进展来构建一个强大的源模型，从而更好地概括了目标域。此外，由于引入了来自信息瓶颈原则的新颖对齐损失术语，我们的架构将学习域不变功能。我们报告了UDA的两个视频动作识别基准的结果，显示了HMDB $ \ leftrightArrow $ ucf的最新性能，以及动力学$ \ rightarrow $ nec-Drone，这更具挑战性。这证明了我们方法在处理不同级别的域转移方面的有效性。源代码可在https://github.com/vturrisi/udavt上获得。

Deep domain adaptation has emerged as a new learning technique to address the lack of massive amounts of labeled data. Compared to conventional methods, which learn shared feature subspaces or reuse important source instances with shallow representations, deep domain adaptation methods leverage deep networks to learn more transferable representations by embedding domain adaptation in the pipeline of deep learning. There have been comprehensive surveys for shallow domain adaptation, but few timely reviews the emerging deep learning based methods. In this paper, we provide a comprehensive survey of deep domain adaptation methods for computer vision applications with four major contributions. First, we present a taxonomy of different deep domain adaptation scenarios according to the properties of data that define how two domains are diverged. Second, we summarize deep domain adaptation approaches into several categories based on training loss, and analyze and compare briefly the state-of-the-art methods under these categories. Third, we overview the computer vision applications that go beyond image classification, such as face recognition, semantic segmentation and object detection. Fourth, some potential deficiencies of current methods and several future directions are highlighted.

作为多媒体信息检索中越来越流行的任务，视频瞬间检索（VMR）旨在根据给定的语言查询从未修剪视频中定位目标时刻。以前的大多数方法都在很大程度上取决于众多手动注释（即瞬间边界），在实践中获取非常昂贵。此外，由于不同数据集之间的域间隙，直接将这些预训练的模型应用于看不见的域，这会导致显着的性能下降。在本文中，我们专注于一项新任务：跨域VMR，其中一个域中完全注重数据集（````源域'''），但是感兴趣的域（``目标域''）仅包含未通知的数据集。据我们所知，我们介绍了有关跨域VMR的第一项研究。为了解决这一新任务，我们提出了一个新型的多模式跨域比对（MMCDA）网络，以将注释知识从源域转移到目标域。但是，由于源和目标域之间的域差异以及视频和查询之间的语义差距，直接将经过训练的模型应用于目标域通常会导致性能下降。为了解决这个问题，我们开发了三个新型模块：（i）域对齐模块旨在使每种模式的不同域之间的特征分布对齐； （ii）跨模式对齐模块旨在将视频和查询特征映射到关节嵌入空间中，并将目标域不同模态之间的特征分布对齐； （iii）特定的比对模块试图获得特定帧与给定查询之间的细粒度相似性以进行最佳定位。通过共同训练这三个模块，我们的MMCDA可以学习域不变和语义一致的跨模式表示。

由于快速加工速度和坚固性，它可以实现，最近基于骨架的动作识别得到了计算机视觉社区的注意。基于阵列的卷积神经网络（CNN）的卷积神经网络（CNN）在学习用于骨架序列的时空表示中的值得称谓的性能，它使用骨架图像作为CNN的输入。由于基于CNN的方法，分别主要编码时间和骨架关节作为行和列，因此与所有接头相关的潜在相关性可能丢失由2D卷积引起的。为了解决这个问题，我们提出了一种基于CNN的基于CNN的方法，具有对行动识别的对抗性培训。我们介绍了一种双层域对抗性学习，分别将骨架图像的特征分别与不同视角或受试者分别对齐，从而进一步改善了概括。我们在NTU RGB + D上评估了我们提出的方法。它与最先进的方法和2.4 $ \％$，1.9 $ \％$准确性收益达到竞争力，而不是交叉主题和跨视图的基线。

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。

虽然在许多域内生成并提供了大量的未标记数据，但对视觉数据的自动理解的需求高于以往任何时候。大多数现有机器学习模型通常依赖于大量标记的训练数据来实现高性能。不幸的是，在现实世界的应用中，不能满足这种要求。标签的数量有限，手动注释数据昂贵且耗时。通常需要将知识从现有标记域传输到新域。但是，模型性能因域之间的差异（域移位或数据集偏差）而劣化。为了克服注释的负担，域适应（DA）旨在在将知识从一个域转移到另一个类似但不同的域中时减轻域移位问题。无监督的DA（UDA）处理标记的源域和未标记的目标域。 UDA的主要目标是减少标记的源数据和未标记的目标数据之间的域差异，并在培训期间在两个域中学习域不变的表示。在本文中，我们首先定义UDA问题。其次，我们从传统方法和基于深度学习的方法中概述了不同类别的UDA的最先进的方法。最后，我们收集常用的基准数据集和UDA最先进方法的报告结果对视觉识别问题。

假设源标签空间集成了目标一个，部分视频域适应（PVDA）是跨域视频分类问题的更一般和实际的场景。 PVDA的主要挑战是减轻由仅源离群类别类别引起的负转移。为了应对这一挑战，一个关键的步骤是通过提高目标类别和下降的异常值类来汇总目标预测，以分配类权重。但是，班级权重的错误预测会误导网络并导致负转移。以前的工作通过使用时间特征和注意力机制来提高类重量的准确性，但是当试图在域移动显着时，尝试产生准确的类重量时，这些方法可能会缺乏，就像在大多数真实世界中一样。为了应对这些挑战，我们提出了多模式集群校准的部分对抗网络（MCAN）。 MCAN通过多个时间尺度的多模式特征增强了视频功能提取，以形成更强大的整体特征。它利用一种新型的类重量校准方法来减轻由不正确的类重量引起的负转移。校准方法试图使用无监督聚类所隐含的分布信息来识别和权衡正确和错误的预测。与最先进的PVDA方法相比，对盛行的PVDA基准进行了广泛的实验，而拟议的MCAN取得了重大改进。

在图像分类中，获得足够的标签通常昂贵且耗时。为了解决这个问题，域适应通常提供有吸引力的选择，给出了来自类似性质但不同域的大量标记数据。现有方法主要对准单个结构提取的表示的分布，并且表示可以仅包含部分信息，例如，仅包含部分饱和度，亮度和色调信息。在这一行中，我们提出了多代表性适应，这可以大大提高跨域图像分类的分类精度，并且特别旨在对准由名为Inception Adaption Adationation模块（IAM）提取的多个表示的分布。基于此，我们呈现多色自适应网络（MRAN）来通过多表示对准完成跨域图像分类任务，该任向性可以捕获来自不同方面的信息。此外，我们扩展了最大的平均差异（MMD）来计算适应损耗。我们的方法可以通过扩展具有IAM的大多数前进模型来轻松实现，并且网络可以通过反向传播有效地培训。在三个基准图像数据集上进行的实验证明了备的有效性。代码已在https://github.com/easezyc/deep-transfer -learning上获得。

最近，基于骨架的动作识别已经取得了快速进步和卓越的性能。在本文中，我们在跨数据集设置下调查了这个问题，这是现实情况下的新，务实且具有挑战性的任务。遵循无监督的域适应（UDA）范式，该动作标签仅在源数据集上可用，但在训练阶段的目标数据集中无法使用。与UDA的常规基于对抗性学习的方法不同，我们利用一个自学计划来减少两个基于骨架的动作数据集之间的域移动。我们的灵感来自Compism，Compism是20世纪初期的艺术类型，它破坏并重新组装了物体以传达更大的背景。通过分割和定制时间段或人体部位，我们设计了两个自制的学习分类任务，以探索基于骨架的动作的时间和空间依赖性，并提高模型的概括能力。我们在六个基于骨架的动作识别的数据集上进行实验，包括三个大规模数据集（NTU RGB+D，PKU-MMD和动力学），在其中建立了新的跨数据库设置和基准。广泛的结果表明，我们的方法优于最先进的方法。我们的模型和所有比较方法的源代码均可在https://github.com/shanice-l/st-cubism上获得。

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。

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。

Domain adaptation enables the learner to safely generalize into novel environments by mitigating domain shifts across distributions. Previous works may not effectively uncover the underlying reasons that would lead to the drastic model degradation on the target task. In this paper, we empirically reveal that the erratic discrimination of the target domain mainly stems from its much smaller feature norms with respect to that of the source domain. To this end, we propose a novel parameter-free Adaptive Feature Norm approach. We demonstrate that progressively adapting the feature norms of the two domains to a large range of values can result in significant transfer gains, implying that those task-specific features with larger norms are more transferable. Our method successfully unifies the computation of both standard and partial domain adaptation with more robustness against the negative transfer issue. Without bells and whistles but a few lines of code, our method substantially lifts the performance on the target task and exceeds state-of-the-arts by a large margin (11.5% on Office-Home [45] and 17.1% on VisDA2017 [31]). We hope our simple yet effective approach will shed some light on the future research of transfer learning. Code is available at https://github.com/jihanyang/AFN .

无监督域适应（UDA）已成功解决了可视应用程序的域移位问题。然而，由于以下原因，这些方法可能对时间序列数据的性能有限。首先，它们主要依赖于用于源预制的大规模数据集（即，ImageNet），这不适用于时间序列数据。其次，它们在域对齐步骤期间忽略源极限和目标域的特征空间上的时间维度。最后，最先前的UDA方法中的大多数只能对齐全局特征而不考虑目标域的细粒度分布。为了解决这些限制，我们提出了一个自我监督的自回归域适应（Slarda）框架。特别是，我们首先设计一个自我监督的学习模块，它利用预测作为辅助任务以提高源特征的可转换性。其次，我们提出了一种新的自回归域自适应技术，其包括在域对齐期间源和目标特征的时间依赖性。最后，我们开发了一个集合教师模型，通过自信的伪标记方法对准目标域中的类明智分发。已经在三个现实世界时间序列应用中进行了广泛的实验，具有30个跨域方案。结果表明，我们所提出的杆状方法明显优于时序序列域适应的最先进的方法。

深度神经网络（DNN）在非参考图像质量评估（NR-IQA）方面具有巨大潜力。但是，NR-IQA的注释是劳动密集型且耗时的，这严重限制了其对真实图像的应用。为了减轻对质量注释的依赖，一些作品已将无监督的域适应性（UDA）应用于NR-IQA。但是，上述方法忽略了分类中使用的对齐空间是最佳选择，因为该空间不是为了感知而精心设计的。为了解决这一挑战，我们提出了一个有效的面向感知的无监督域适应方法，用于NR-IQA，该方法通过富含标签的源域数据将足够的知识转移到通过样式的对齐和混合的标签目标域图像。具体而言，我们发现了一个更紧凑，更可靠的空间，即基于有趣/惊人的观察结果，以感知为导向的UDA的特征样式空间，即DNN中深层的功能样式（即平均和差异）与DNN中的深层层完全相关NR-IQA的质量得分。因此，我们建议在更面向感知的空间（即特征样式空间）中对齐源和目标域，以减少其他质量 - Irretrelevant特征因素的干预措施。此外，为了提高质量得分与其功能样式之间的一致性，我们还提出了一种新颖的功能增强策略样式混音，将DNN的最后一层之前将功能样式（即平均值和差异）混合在一起，并混合使用标签。对两个典型的跨域设置（即合成至真实性和多种变形）的广泛实验结果证明了我们提出的styleam对NR-IQA的有效性。