Unsupervised domain adaptation (UDA) via deep learning has attracted appealing attention for tackling domain-shift problems caused by distribution discrepancy across different domains. Existing UDA approaches highly depend on the accessibility of source domain data, which is usually limited in practical scenarios due to privacy protection, data storage and transmission cost, and computation burden. To tackle this issue, many source-free unsupervised domain adaptation (SFUDA) methods have been proposed recently, which perform knowledge transfer from a pre-trained source model to unlabeled target domain with source data inaccessible. A comprehensive review of these works on SFUDA is of great significance. In this paper, we provide a timely and systematic literature review of existing SFUDA approaches from a technical perspective. Specifically, we categorize current SFUDA studies into two groups, i.e., white-box SFUDA and black-box SFUDA, and further divide them into finer subcategories based on different learning strategies they use. We also investigate the challenges of methods in each subcategory, discuss the advantages/disadvantages of white-box and black-box SFUDA methods, conclude the commonly used benchmark datasets, and summarize the popular techniques for improved generalizability of models learned without using source data. We finally discuss several promising future directions in this field.
translated by 谷歌翻译
在过去的十年中,许多深入学习模型都受到了良好的培训,并在各种机器智能领域取得了巨大成功,特别是对于计算机视觉和自然语言处理。为了更好地利用这些训练有素的模型在域内或跨域转移学习情况下,提出了知识蒸馏(KD)和域适应(DA)并成为研究亮点。他们旨在通过原始培训数据从训练有素的模型转移有用的信息。但是,由于隐私,版权或机密性,原始数据并不总是可用的。最近,无数据知识转移范式吸引了吸引人的关注,因为它涉及从训练有素的模型中蒸馏宝贵的知识,而无需访问培训数据。特别是,它主要包括无数据知识蒸馏(DFKD)和源无数据域适应(SFDA)。一方面,DFKD旨在将域名域内知识从一个麻烦的教师网络转移到一个紧凑的学生网络,以进行模型压缩和有效推论。另一方面,SFDA的目标是重用存储在训练有素的源模型中的跨域知识并将其调整为目标域。在本文中,我们对知识蒸馏和无监督域适应的视角提供了全面的数据知识转移,以帮助读者更好地了解目前的研究状况和想法。分别简要审查了这两个领域的应用和挑战。此外,我们对未来研究的主题提供了一些见解。
translated by 谷歌翻译
深度学习已成为解决不同领域中现实世界中问题的首选方法,部分原因是它能够从数据中学习并在广泛的应用程序上实现令人印象深刻的性能。但是,它的成功通常取决于两个假设:(i)精确模型拟合需要大量标记的数据集,并且(ii)培训和测试数据是独立的且分布相同的。因此,不能保证它在看不见的目标域上的性能,尤其是在适应阶段遇到分布数据的数据时。目标域中数据的性能下降是部署深层神经网络的关键问题,这些网络已成功地在源域中的数据训练。通过利用标记的源域数据和未标记的目标域数据来执行目标域中的各种任务,提出了无监督的域适应(UDA)来对抗这一点。 UDA在自然图像处理,视频分析,自然语言处理,时间序列数据分析,医学图像分析等方面取得了令人鼓舞的结果。在本综述中,作为一个快速发展的主题,我们对其方法和应用程序进行了系统的比较。此外,还讨论了UDA与其紧密相关的任务的联系,例如域的概括和分布外检测。此外,突出显示了当前方法和可能有希望的方向的缺陷。
translated by 谷歌翻译
语义分割在广泛的计算机视觉应用中起着基本作用,提供了全球对图像​​的理解的关键信息。然而,最先进的模型依赖于大量的注释样本,其比在诸如图像分类的任务中获得更昂贵的昂贵的样本。由于未标记的数据替代地获得更便宜,因此无监督的域适应达到了语义分割社区的广泛成功并不令人惊讶。本调查致力于总结这一令人难以置信的快速增长的领域的五年,这包含了语义细分本身的重要性,以及将分段模型适应新环境的关键需求。我们提出了最重要的语义分割方法;我们对语义分割的域适应技术提供了全面的调查;我们揭示了多域学习,域泛化,测试时间适应或无源域适应等较新的趋势;我们通过描述在语义细分研究中最广泛使用的数据集和基准测试来结束本调查。我们希望本调查将在学术界和工业中提供具有全面参考指导的研究人员,并有助于他们培养现场的新研究方向。
translated by 谷歌翻译
Deep learning has produced state-of-the-art results for a variety of tasks. While such approaches for supervised learning have performed well, they assume that training and testing data are drawn from the same distribution, which may not always be the case. As a complement to this challenge, single-source unsupervised domain adaptation can handle situations where a network is trained on labeled data from a source domain and unlabeled data from a related but different target domain with the goal of performing well at test-time on the target domain. Many single-source and typically homogeneous unsupervised deep domain adaptation approaches have thus been developed, combining the powerful, hierarchical representations from deep learning with domain adaptation to reduce reliance on potentially-costly target data labels. This survey will compare these approaches by examining alternative methods, the unique and common elements, results, and theoretical insights. We follow this with a look at application areas and open research directions.
translated by 谷歌翻译
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。
translated by 谷歌翻译
机器学习系统通常假设训练和测试分布是相同的。为此,关键要求是开发可以概括到未经看不见的分布的模型。领域泛化(DG),即分销概括,近年来引起了越来越令人利益。域概括处理了一个具有挑战性的设置,其中给出了一个或几个不同但相关域,并且目标是学习可以概括到看不见的测试域的模型。多年来,域概括地区已经取得了巨大进展。本文提出了对该地区最近进步的首次审查。首先,我们提供了域泛化的正式定义,并讨论了几个相关领域。然后,我们彻底审查了与域泛化相关的理论,并仔细分析了泛化背后的理论。我们将最近的算法分为三个类:数据操作,表示学习和学习策略,并为每个类别详细介绍几种流行的算法。第三,我们介绍常用的数据集,应用程序和我们的开放源代码库进行公平评估。最后,我们总结了现有文学,并为未来提供了一些潜在的研究主题。
translated by 谷歌翻译
对分布(OOD)数据的概括是人类自然的能力,但对于机器而言挑战。这是因为大多数学习算法强烈依赖于i.i.d.〜对源/目标数据的假设,这在域转移导致的实践中通常会违反。域的概括(DG)旨在通过仅使用源数据进行模型学习来实现OOD的概括。在过去的十年中,DG的研究取得了长足的进步,导致了广泛的方法论,例如,基于域的一致性,元学习,数据增强或合奏学习的方法,仅举几例;还在各个应用领域进行了研究,包括计算机视觉,语音识别,自然语言处理,医学成像和强化学习。在本文中,首次提供了DG中的全面文献综述,以总结过去十年来的发展。具体而言,我们首先通过正式定义DG并将其与其他相关领域(如域适应和转移学习)联系起来来涵盖背景。然后,我们对现有方法和理论进行了彻底的审查。最后,我们通过有关未来研究方向的见解和讨论来总结这项调查。
translated by 谷歌翻译
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}。
translated by 谷歌翻译
无监督的域适应性(UDA)是一个至关重要的协议,用于迁移从标记的源域中学到的信息,以促进未标记的异质目标域中的实现。尽管UDA通常经过来自两个域的数据的共同培训,但由于对患者数据隐私或知识产权的担忧,访问标记的源域数据通常受到限制。为了避开此问题,我们提出了“现成的(OS)” UDA(OSUDA),针对图像分割,通过调整在源域中训练的OS进行调整到目标域,在适应中没有源域数据的情况下, 。为了实现这一目标,我们旨在开发新的批准归一化(BN)统计适应框架。特别是,我们通过指数型衰减策略逐渐适应了特定于域的低阶BN统计数据,例如平均值和差异,同时明确执行可共享的可共享高阶BN统计的一致性,例如,扩展和转移因子缩放和转移因子。 ,通过我们的优化目标。我们还通过低阶统计差异和缩放因素来自适应量化通道的可传递性,以评估每个通道的重要性。记忆一致的自我训练策略利用可靠的伪标签来稳定,有效的无监督适应。我们评估了基于OSUDA的跨模式和交叉型脑肿瘤分割和心脏MR到CT分割任务的框架。我们的实验结果表明,我们的内存一致性的OSUDA的性能优于现有的 - 源 - 删除的UDA方法,并且具有与源数据的UDA方法相似的性能。
translated by 谷歌翻译
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.
translated by 谷歌翻译
在许多图像引导的临床方法中,医学图像分割是一个基本和关键的步骤。基于深度学习的细分方法的最新成功通常取决于大量标记的数据,这特别困难且昂贵,尤其是在医学成像领域中,只有专家才能提供可靠和准确的注释。半监督学习已成为一种吸引人的策略,并广泛应用于医学图像分割任务,以训练注释有限的深层模型。在本文中,我们对最近提议的半监督学习方法进行了全面综述,并总结了技术新颖性和经验结果。此外,我们分析和讨论现有方法的局限性和几个未解决的问题。我们希望这篇评论可以激发研究界探索解决这一挑战的解决方案,并进一步促进医学图像细分领域的发展。
translated by 谷歌翻译
最近,面部生物识别是对传统认证系统的方便替代的巨大关注。因此,检测恶意尝试已经发现具有重要意义,导致面部抗欺骗〜(FAS),即面部呈现攻击检测。与手工制作的功能相反,深度特色学习和技术已经承诺急剧增加FAS系统的准确性,解决了实现这种系统的真实应用的关键挑战。因此,处理更广泛的发展以及准确的模型的新研究区越来越多地引起了研究界和行业的关注。在本文中,我们为自2017年以来对与基于深度特征的FAS方法相关的文献综合调查。在这一主题上阐明,基于各种特征和学习方法的语义分类。此外,我们以时间顺序排列,其进化进展和评估标准(数据集内集和数据集互联集合中集)覆盖了FAS的主要公共数据集。最后,我们讨论了开放的研究挑战和未来方向。
translated by 谷歌翻译
While deep learning methods hitherto have achieved considerable success in medical image segmentation, they are still hampered by two limitations: (i) reliance on large-scale well-labeled datasets, which are difficult to curate due to the expert-driven and time-consuming nature of pixel-level annotations in clinical practices, and (ii) failure to generalize from one domain to another, especially when the target domain is a different modality with severe domain shifts. Recent unsupervised domain adaptation~(UDA) techniques leverage abundant labeled source data together with unlabeled target data to reduce the domain gap, but these methods degrade significantly with limited source annotations. In this study, we address this underexplored UDA problem, investigating a challenging but valuable realistic scenario, where the source domain not only exhibits domain shift~w.r.t. the target domain but also suffers from label scarcity. In this regard, we propose a novel and generic framework called ``Label-Efficient Unsupervised Domain Adaptation"~(LE-UDA). In LE-UDA, we construct self-ensembling consistency for knowledge transfer between both domains, as well as a self-ensembling adversarial learning module to achieve better feature alignment for UDA. To assess the effectiveness of our method, we conduct extensive experiments on two different tasks for cross-modality segmentation between MRI and CT images. Experimental results demonstrate that the proposed LE-UDA can efficiently leverage limited source labels to improve cross-domain segmentation performance, outperforming state-of-the-art UDA approaches in the literature. Code is available at: https://github.com/jacobzhaoziyuan/LE-UDA.
translated by 谷歌翻译
受益于从特定情况(源)收集的相当大的像素级注释,训练有素的语义分段模型表现得非常好,但由于大域移位而导致的新情况(目标)失败。为了缓解域间隙,先前的跨域语义分段方法始终在域对齐期间始终假设源数据和目标数据的共存。但是,在实际方案中访问源数据可能会引发隐私问题并违反知识产权。为了解决这个问题,我们专注于一个有趣和具有挑战性的跨域语义分割任务,其中仅向目标域提供训练源模型。具体地,我们提出了一种称为ATP的统一框架,其包括三种方案,即特征对准,双向教学和信息传播。首先,我们设计了课程熵最小化目标,以通过提供的源模型隐式对准目标功能与看不见的源特征。其次,除了vanilla自我训练中的正伪标签外,我们是第一个向该领域引入负伪标签的,并开发双向自我训练策略,以增强目标域中的表示学习。最后,采用信息传播方案来通过伪半监督学习进一步降低目标域内的域内差异。综合与跨城市驾驶数据集的广泛结果验证\ TextBF {ATP}产生最先进的性能,即使是需要访问源数据的方法。
translated by 谷歌翻译
由于其在保护面部识别系统免于演示攻击(PAS)中的至关重要的作用,因此面部抗散热器(FAS)最近引起了人们的关注。随着越来越现实的PA随着新颖类型的发展,由于其表示能力有限,基于手工特征的传统FAS方法变得不可靠。随着近十年来大规模学术数据集的出现,基于深度学习的FA实现了卓越的性能并占据了这一领域。但是,该领域的现有评论主要集中在手工制作的功能上,这些功能过时,对FAS社区的进步没有任何启发。在本文中,为了刺激未来的研究,我们对基于深度学习的FAS的最新进展进行了首次全面综述。它涵盖了几个新颖且有见地的组成部分:1)除了使用二进制标签的监督(例如,``0'''for pas vs.'1'),我们还通过像素智能监督(例如,伪深度图)调查了最新方法; 2)除了传统的数据内评估外,我们还收集和分析专门为域概括和开放式FAS设计的最新方法; 3)除了商用RGB摄像机外,我们还总结了多模式(例如,深度和红外线)或专门(例如,光场和闪存)传感器下的深度学习应用程序。我们通过强调当前的开放问题并突出潜在的前景来结束这项调查。
translated by 谷歌翻译
最近,自我监督的表示学习(SSRL)在计算机视觉,语音,自然语言处理(NLP)以及最近的其他类型的模式(包括传感器的时间序列)中引起了很多关注。自我监督学习的普及是由传统模型通常需要大量通知数据进行培训的事实所驱动的。获取带注释的数据可能是一个困难且昂贵的过程。已经引入了自我监督的方法,以通过使用从原始数据自由获得的监督信号对模型进行判别预训练来提高训练数据的效率。与现有的对SSRL的评论不同,该评论旨在以单一模式为重点介绍CV或NLP领域的方法,我们旨在为时间数据提供对多模式自我监督学习方法的首次全面审查。为此,我们1)提供现有SSRL方法的全面分类,2)通过定义SSRL框架的关键组件来引入通用管道,3)根据其目标功能,网络架构和潜在应用程序,潜在的应用程序,潜在的应用程序,比较现有模型, 4)查看每个类别和各种方式中的现有多模式技术。最后,我们提出了现有的弱点和未来的机会。我们认为,我们的工作对使用多模式和/或时间数据的域中SSRL的要求有了一个观点
translated by 谷歌翻译
为了缓解标签的负担,无监督的域适应(UDA)旨在将知识传输到新的未标记数据集(目标)中的标记数据集(源)。尽管进展令人印象深刻,但先前的方法总是需要访问原始源数据,并开发数据相关的对准方法以以转换的学习方式识别目标样本,这可能会从源头中提高隐私问题。几个最近的研究通过利用来自源域的训练有素的白盒模型来替代解决方案,然而,它仍可能通过生成的对抗性学习泄漏原始数据。本文研究了UDA的实用和有趣的设置,其中仅在目标域中的适应期间提供了黑盒源模型(即,仅可用网络预测)。为了解决这个问题,我们提出了一个名为蒸馏和微调(用餐)的新的两步知识适应框架。考虑到目标数据结构,用餐首先将知识从源预测器蒸馏到定制的目标模型,然后微调蒸馏模型以进一步适合目标域。此外,神经网络不需要在用餐中的域中相同,甚至允许有效地适应低资源设备。三个UDA场景(即单源,多源和部分集)的经验结果确认,与最先进的数据相关的方法相比,该用途达到了高竞争力的性能。代码可用于\ url {https://github.com/tim-learn/dine/}。
translated by 谷歌翻译
Recent years witnessed the breakthrough of face recognition with deep convolutional neural networks. Dozens of papers in the field of FR are published every year. Some of them were applied in the industrial community and played an important role in human life such as device unlock, mobile payment, and so on. This paper provides an introduction to face recognition, including its history, pipeline, algorithms based on conventional manually designed features or deep learning, mainstream training, evaluation datasets, and related applications. We have analyzed and compared state-of-the-art works as many as possible, and also carefully designed a set of experiments to find the effect of backbone size and data distribution. This survey is a material of the tutorial named The Practical Face Recognition Technology in the Industrial World in the FG2023.
translated by 谷歌翻译
Transfer learning aims at improving the performance of target learners on target domains by transferring the knowledge contained in different but related source domains. In this way, the dependence on a large number of target domain data can be reduced for constructing target learners. Due to the wide application prospects, transfer learning has become a popular and promising area in machine learning. Although there are already some valuable and impressive surveys on transfer learning, these surveys introduce approaches in a relatively isolated way and lack the recent advances in transfer learning. Due to the rapid expansion of the transfer learning area, it is both necessary and challenging to comprehensively review the relevant studies. This survey attempts to connect and systematize the existing transfer learning researches, as well as to summarize and interpret the mechanisms and the strategies of transfer learning in a comprehensive way, which may help readers have a better understanding of the current research status and ideas. Unlike previous surveys, this survey paper reviews more than forty representative transfer learning approaches, especially homogeneous transfer learning approaches, from the perspectives of data and model. The applications of transfer learning are also briefly introduced. In order to show the performance of different transfer learning models, over twenty representative transfer learning models are used for experiments. The models are performed on three different datasets, i.e., Amazon Reviews, Reuters-21578, and Office-31. And the experimental results demonstrate the importance of selecting appropriate transfer learning models for different applications in practice.
translated by 谷歌翻译