2023年4月10日，電子科技大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院的葉茂教授應(yīng)邀在永利yl23411官網(wǎng)江安校區(qū)多學(xué)科交叉創(chuàng)新研究大樓919學(xué)術(shù)報告廳作了題為“無監(jiān)督領(lǐng)域自適應(yīng)方法研究-從有源到無源”的學(xué)術(shù)講座。本場講座由王宏霞教授主持。
在本次講座上，葉教授從當下基于深度學(xué)習(xí)的目標識別模型在現(xiàn)實場景中泛化性能較差，導(dǎo)致無法實際應(yīng)用的局限性問題出發(fā)，介紹了領(lǐng)域自適應(yīng)算法的問題定義、實現(xiàn)目標與相關(guān)工作。其中，無監(jiān)督領(lǐng)域自適應(yīng)算法通過使用有標簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)與無標簽的目標數(shù)據(jù)訓(xùn)練檢測模型，以降低所提取特征的領(lǐng)域偏移性，從而有效提升檢測模型在目標領(lǐng)域的泛化性能。
現(xiàn)有的無監(jiān)督領(lǐng)域自適應(yīng)算法主要分為兩類，分別為基于分布對齊的無監(jiān)督領(lǐng)域自適應(yīng)算法與通過為目標數(shù)據(jù)添加偽標簽或其它監(jiān)督信息進行源模型的自監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。圍繞上述兩類算法，葉茂教授向同學(xué)們介紹了其團隊在解決該問題時的一系列研究工作，包括研究動機與具體的解決方案等。此外，葉教授還提到，其團隊針對在現(xiàn)實應(yīng)用中無法獲取源數(shù)據(jù)導(dǎo)致無法訓(xùn)練模型的問題，率先提出并研究了無源領(lǐng)域自適應(yīng)方法，該方法通過對目標數(shù)據(jù)進行風(fēng)格增強，并將數(shù)據(jù)饋入到知識蒸餾模型中，從而解決了上述問題。
葉教授團隊的研究工作表現(xiàn)出令人矚目的創(chuàng)新性與原創(chuàng)性，這展示了他們對學(xué)術(shù)研究的深刻理解與前瞻性思維，為該領(lǐng)域的發(fā)展開辟了新思路。報告結(jié)束后，葉茂教授對在場師生提出的問題均做了詳細解答，現(xiàn)場氣氛熱烈，大家受益匪淺。
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2023年4月12日
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