Image Classification中的无监督域适应（UDA）仍然是一个很大的挑战。在现有的UDA图像数据集中，通常以扁平的方式组织类，其中可以训练普通分类器。然而在某些情况下，平面类来自一些基本类。例如，Buggies属于类鸟。我们定义类别的分类任务，其中类具有上述特征，并且平面类和基类被分级地组织为分层图像分类。直观地，利用这种分层结构将受益分层图像分类，例如，两个容易混淆的类可以属于完全不同的基类。在本文中，我们通过从标签层次结构中学到的融合功能来改善分类的性能。具体而言，我们训练由分层标签和UDA技术监督的特征提取器，它将输出输入图像的多个功能。随后将该特征连接以预测最优质的粒度。本研究与名为Lego-15的新数据集进行。由乐高砖的合成图像和真实图像组成，乐高 - 15数据集包含15级砖块。每个类源自粗级标签和中级标签。例如，类别“85080”与砖（粗略）和砖（中间）相关联。在此数据集中，我们证明我们的方法在分层图像分类中对UDA的基线进行了一致的改进。广泛的消融和变体研究提供了进入新数据集的见解和研究算法。

在本文中，我们提出了一种使用域鉴别特征模块的双模块网络架构，以鼓励域不变的特征模块学习更多域不变的功能。该建议的架构可以应用于任何利用域不变功能的任何模型，用于无监督域适应，以提高其提取域不变特征的能力。我们在作为代表性算法的神经网络（DANN）模型的区域 - 对抗训练进行实验。在培训过程中，我们为两个模块提供相同的输入，然后分别提取它们的特征分布和预测结果。我们提出了差异损失，以找到预测结果的差异和两个模块之间的特征分布。通过对抗训练来最大化其特征分布和最小化其预测结果的差异，鼓励两个模块分别学习更多域歧视和域不变特征。进行了广泛的比较评估，拟议的方法在大多数无监督的域适应任务中表现出最先进的。

无监督的域适应性（UDA）引起了相当大的关注，这将知识从富含标签的源域转移到相关但未标记的目标域。减少域间差异一直是提高UDA性能的关键因素，尤其是对于源域和目标域之间存在较大差距的任务。为此，我们提出了一种新颖的风格感知功能融合方法（SAFF），以弥合大域间隙和转移知识，同时减轻阶级歧视性信息的丧失。受到人类传递推理和学习能力的启发，研究了一种新颖的风格感知的自我互化领域（SSID），通过一系列中级辅助综合概念将两个看似无关的概念联系起来。具体而言，我们提出了一种新颖的SSID学习策略，该策略从源和目标域中选择样本作为锚点，然后随机融合这些锚的对象和样式特征，以生成具有标记和样式丰富的中级辅助功能以进行知识转移。此外，我们设计了一个外部存储库来存储和更新指定的标记功能，以获得稳定的类功能和班级样式功能。基于提议的内存库，内部和域间损耗功能旨在提高类识别能力和特征兼容性。同时，我们通过无限抽样模拟SSID的丰富潜在特征空间，并通过数学理论模拟损失函数的收敛性。最后，我们对常用的域自适应基准测试进行了全面的实验，以评估所提出的SAFF，并且实验结果表明，所提出的SAFF可以轻松地与不同的骨干网络结合在一起，并获得更好的性能作为插入插型模块。

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。

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。

标签层次结构通常作为生物分类法或语言数据集的一部分可用。几项作品利用这些作品来学习层次结构意识到功能，以改善分类器，以在维持或减少总体错误的同时犯有语义有意义的错误。在本文中，我们提出了一种学习层次结构意识特征（HAF）的新方法，该方法利用分类器在每个层次结构级别上的分类器受到约束，以生成与标签层次结构一致的预测。分类器的训练是通过最大程度地减少从细粒分类器获​​得的目标软标签的Jensen Shannon差异来训练。此外，我们采用了简单的几何损失，该损失限制了特征空间几何形状以捕获标签空间的语义结构。 HAF是一种训练时间方法，可以改善错误，同时保持TOP-1错误，从而解决了跨凝性损失的问题，该问题将所有错误视为平等。我们在三个层次数据集上评估HAF，并在Inaturalist-19和Cifar-100数据集上实现最新结果。源代码可从https://github.com/07agarg/haf获得

最近的智能故障诊断（IFD）的进展大大依赖于深度代表学习和大量标记数据。然而，机器通常以各种工作条件操作，或者目标任务具有不同的分布，其中包含用于训练的收集数据（域移位问题）。此外，目标域中的新收集的测试数据通常是未标记的，导致基于无监督的深度转移学习（基于UDTL为基础的）IFD问题。虽然它已经实现了巨大的发展，但标准和开放的源代码框架以及基于UDTL的IFD的比较研究尚未建立。在本文中，我们根据不同的任务，构建新的分类系统并对基于UDTL的IFD进行全面审查。对一些典型方法和数据集的比较分析显示了基于UDTL的IFD中的一些开放和基本问题，这很少研究，包括特征，骨干，负转移，物理前导等的可转移性，强调UDTL的重要性和再现性 - 基于IFD，整个测试框架将发布给研究界以促进未来的研究。总之，发布的框架和比较研究可以作为扩展界面和基本结果，以便对基于UDTL的IFD进行新的研究。代码框架可用于\ url {https:/github.com/zhaozhibin/udtl}。

实用的现实世界数据集具有丰富的类别，为无监督的领域适应带来了新的挑战，例如小型阶层歧视性，仅依靠域不变性的现有方法不能很好地处理。在这项工作中，我们提出了MEMSAC，该MEMSAC利用了跨源和目标域的样本级别相似性​​，以实现判别性转移，以​​及扩展到大量类别的体系结构。为此，我们首先引入一种内存增强方法，以在标记的源和未标记的目标域实例之间有效提取成对的相似性关系，该实例适用于处理任意数量的类。接下来，我们建议和理论上证明对比损失的新型变体，以促进阶层内跨域样本之间的局部一致性，同时在类别之间执行分离，从而保留从源到目标的歧视性转移。我们验证了MEMSAC的优势，比以前的最先进的最先进的转移任务有了显着改进。我们还提供了深入的分析和对MEMSAC有效性的见解。

Unsupervised Domain Adaptation (UDA) makes predictions for the target domain data while manual annotations are only available in the source domain. Previous methods minimize the domain discrepancy neglecting the class information, which may lead to misalignment and poor generalization performance. To address this issue, this paper proposes Contrastive Adaptation Network (CAN) optimizing a new metric which explicitly models the intra-class domain discrepancy and the inter-class domain discrepancy. We design an alternating update strategy for training CAN in an end-to-end manner. Experiments on two real-world benchmarks Office-31 and VisDA-2017 demonstrate that CAN performs favorably against the state-of-the-art methods and produces more discriminative features.

分层分类旨在将对象对类别的层次进行。例如，可以根据订单，家庭和物种的三级层次分类来分类鸟类。现有方法通过将其解耦为几个多级分类任务来常见地解决分层分类。但是，这种多任务学习策略未能充分利用不同层次结构的各种类别之间的相关性。在本文中，我们提出了基于深度学习的统一概率框架的标签层次转换，以解决层次分类。具体地，我们明确地学习标签层次转换矩阵，其列向量表示两个相邻层次结构之间的类的条件标签分布，并且可以能够编码嵌入类层次结构中的相关性。我们进一步提出了混淆损失，这鼓励分类网络在训练期间学习不同标签层次结构的相关性。所提出的框架可以适用于任何现有的深网络，只有轻微的修改。我们尝试具有各种层次结构的三个公共基准数据集，结果证明了我们的方法超出现有技术的优势。源代码将公开可用。

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

当然，细粒度的识别，例如车辆识别或鸟类分类，具有特定的分层标签，其中精细类别总是难以分类而不是粗作品。然而，最近的大多数基于深度学习的方法都忽略了细粒物体的语义结构，并且不利用传统的细粒度识别技术（例如，粗致细的分类）。在本文中，我们提出了一种具有双分支网络（粗分支和细枝）的新颖框架，即语义双线性汇集，用于使用分级标签树进行细粒度识别。该框架可以自适应地从层级中学习语义信息。具体而言，我们设计了通过考虑相邻水平与不同粗级别的样本之间的距离来完全利用语义前导者来充分利用语义前导者的训练的广义交叉熵损失。此外，我们的方法在测试时仅利用细分分支，以便在测试时间内增加开销。实验结果表明，我们的提出方法在四个公共数据集上实现了最先进的性能。

基于深度学习的路面裂缝检测方法通常需要大规模标签，具有详细的裂缝位置信息来学习准确的预测。然而，在实践中，由于路面裂缝的各种视觉模式，裂缝位置很难被手动注释。在本文中，我们提出了一种基于深域适应的裂缝检测网络（DDACDN），其学会利用源域知识来预测目标域中的多类别裂缝位置信息，其中仅是图像级标签可用的。具体地，DDACDN首先通过双分支权重共享骨干网络从源和目标域中提取裂缝特征。并且在实现跨域自适应的努力中，通过从每个域的特征空间聚合三尺度特征来构建中间域，以使来自源域的裂缝特征适应目标域。最后，该网络涉及两个域的知识，并接受识别和本地化路面裂缝的培训。为了便于准确的培训和验证域适应，我们使用两个具有挑战性的路面裂缝数据集CQu-BPDD和RDD2020。此外，我们构建了一个名为CQu-BPMDD的新型大型沥青路面多标签疾病数据集，其中包含38994个高分辨率路面疾病图像，以进一步评估模型的稳健性。广泛的实验表明，DDACDN优于最先进的路面裂纹检测方法，以预测目标结构域的裂缝位置。

We propose an approach for unsupervised adaptation of object detectors from label-rich to label-poor domains which can significantly reduce annotation costs associated with detection. Recently, approaches that align distributions of source and target images using an adversarial loss have been proven effective for adapting object classifiers. However, for object detection, fully matching the entire distributions of source and target images to each other at the global image level may fail, as domains could have distinct scene layouts and different combinations of objects. On the other hand, strong matching of local features such as texture and color makes sense, as it does not change category level semantics. This motivates us to propose a novel method for detector adaptation based on strong local alignment and weak global alignment. Our key contribution is the weak alignment model, which focuses the adversarial alignment loss on images that are globally similar and puts less emphasis on aligning images that are globally dissimilar. Additionally, we design the strong domain alignment model to only look at local receptive fields of the feature map. We empirically verify the effectiveness of our method on four datasets comprising both large and small domain shifts. Our code is available at https://github.com/ VisionLearningGroup/DA_Detection.

虽然无监督的域适应（UDA）算法，即，近年来只有来自源域的标记数据，大多数算法和理论结果侧重于单源无监督域适应（SUDA）。然而，在实际情况下，标记的数据通常可以从多个不同的源收集，并且它们可能不仅不同于目标域而且彼此不同。因此，来自多个源的域适配器不应以相同的方式进行建模。最近基于深度学习的多源无监督域适应（Muda）算法专注于通过在通用特征空间中的所有源极和目标域的分布对齐来提取所有域的公共域不变表示。但是，往往很难提取Muda中所有域的相同域不变表示。此外，这些方法匹配分布而不考虑类之间的域特定的决策边界。为了解决这些问题，我们提出了一个新的框架，具有两个对准阶段的Muda，它不仅将每对源和目标域的分布对齐，而且还通过利用域特定的分类器的输出对准决策边界。广泛的实验表明，我们的方法可以对图像分类的流行基准数据集实现显着的结果。

Contemporary domain adaptation methods are very effective at aligning feature distributions of source and target domains without any target supervision. However, we show that these techniques perform poorly when even a few labeled examples are available in the target domain. To address this semi-supervised domain adaptation (SSDA) setting, we propose a novel Minimax Entropy (MME) approach that adversarially optimizes an adaptive few-shot model. Our base model consists of a feature encoding network, followed by a classification layer that computes the features' similarity to estimated prototypes (representatives of each class). Adaptation is achieved by alternately maximizing the conditional entropy of unlabeled target data with respect to the classifier and minimizing it with respect to the feature encoder. We empirically demonstrate the superiority of our method over many baselines, including conventional feature alignment and few-shot methods, setting a new state of the art for SSDA. Our code is available at http://cs-people. bu.edu/keisaito/research/MME.html.

为了解决不同面部表情识别（FER）数据集之间的数据不一致的问题，近年来许多跨域FER方法（CD-FERS）已被广泛设计。虽然每个声明要实现卓越的性能，但由于源/目标数据集和特征提取器的不一致选择，缺乏公平的比较。在这项工作中，我们首先分析了这些不一致的选择造成的性能效果，然后重新实施了一些良好的CD-FER和最近发布的域适应算法。我们确保所有这些算法采用相同的源数据集和特征提取器，以便进行公平CD-FER评估。我们发现大多数主要的领先算法使用对抗性学习来学习整体域的不变功能来缓解域移位。然而，这些算法忽略了局部特征，这些功能在不同的数据集中更可转换，并为细粒度适应提供更详细的内容。为了解决这些问题，我们通过开发新的对抗图表示适应（AGRA）框架，将图形表示传播与对抗域整体局部特征共同适应的对抗。具体地，它首先构建两个图形，以分别在每个域内和跨不同的域内相关的全部和局部区域。然后，它从输入图像中提取整体本地特征，并使用可学习的每类统计分布来初始化相应的图形节点。最后，采用两个堆叠的图形卷积网络（GCNS）在每个域内传播全部本地功能，以探索它们的交互和整体域的不同域，用于全部局部功能共同适应。我们对几个流行的基准进行了广泛和公平的评估，并表明建议的AGRA框架优于以前的最先进的方法。

作为对数据有效使用的研究，多源无监督的域适应性将知识从带有标记数据的多个源域转移到了未标记的目标域。但是，目标域中不同域和嘈杂的伪标签之间的分布差异都导致多源无监督域适应方法的性能瓶颈。鉴于此，我们提出了一种将注意力驱动的领域融合和耐噪声学习（ADNT）整合到上述两个问题的方法。首先，我们建立了相反的注意结构，以在特征和诱导域运动之间执行信息。通过这种方法，当域差异降低时，特征的可区分性也可以显着提高。其次，基于无监督的域适应训练的特征，我们设计了自适应的反向横向熵损失，该损失可以直接对伪标签的产生施加约束。最后，结合了这两种方法，几个基准的实验结果进一步验证了我们提出的ADNT的有效性，并证明了优于最新方法的性能。

In this work, we present a method for unsupervised domain adaptation. Many adversarial learning methods train domain classifier networks to distinguish the features as either a source or target and train a feature generator network to mimic the discriminator. Two problems exist with these methods. First, the domain classifier only tries to distinguish the features as a source or target and thus does not consider task-specific decision boundaries between classes. Therefore, a trained generator can generate ambiguous features near class boundaries. Second, these methods aim to completely match the feature distributions between different domains, which is difficult because of each domain's characteristics.To solve these problems, we introduce a new approach that attempts to align distributions of source and target by utilizing the task-specific decision boundaries. We propose to maximize the discrepancy between two classifiers' outputs to detect target samples that are far from the support of the source. A feature generator learns to generate target features near the support to minimize the discrepancy. Our method outperforms other methods on several datasets of image classification and semantic segmentation. The codes are available at https://github. com/mil-tokyo/MCD_DA

不平衡的培训数据是医学图像分类的重大挑战。在这项研究中，我们提出了一个新型的渐进式中心三重态（PCCT）框架，以减轻类不平衡问题，尤其是用于诊断稀有疾病的问题，主要是通过仔细设计三重态采样策略和三重态损失形成。具体而言，PCCT框架包括两个连续的阶段。在第一阶段，PCCT通过类平衡的三重损失训练诊断系统，从而使不同类别的分布分布粗糙。在第二阶段，PCCT框架进一步改善了诊断系统，涉及三胞胎损失，从而导致每个类别的分布更紧凑。对于级别平衡的三重态损失，在每个训练迭代中为每个班级平均采样三重态，从而减轻了不平衡的数据问题。对于涉及三胞胎的集体中心损失，每个三重态中的正和负样本被其相应的类中心取代，该中心强制执行靠近类中心的同一类的数据表示。此外，涉及的三胞胎损失涉及的中心损失将扩展到成对的排名损失和四倍体损失，这证明了所提出的框架的概括。广泛的实验支持PCCT框架有效地用于医疗图像分类，并使用不平衡的训练图像。在两个皮肤图像数据集和一个胸部X射线数据集上，建议的方法分别获得了所有类别的平均F1得分86.2、65.2和90.66，以及81.4、63.87和81.92的稀有班级，即可实现最罕见的班级。性能并超越广泛使用的类不平衡问题的方法。