Buchumschlag

Generalizing to Unseen Domains with Wasserstein Distributional Robustness under Limited Source Knowledge

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Wang, Jingge, Xie, Liyan, Xie, Yao, Huang, Shao-Lun, Li, Yang
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2022
Schlagworte:	Machine Learning Computer Vision and Pattern Recognition
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Temporal Source Recovery for Time-Series Source-Free Unsupervised Domain Adaptation
von: Wang, Yucheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Transferability-Guided Cross-Domain Cross-Task Transfer Learning
von: Tan, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2022)

DRO-Augment Framework: Robustness by Synergizing Wasserstein Distributionally Robust Optimization and Data Augmentation
von: Hu, Jiaming, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Practical Transferability Estimation for Image Classification Tasks
von: Tan, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Pseudo Multi-Source Domain Generalization: Bridging the Gap Between Single and Multi-Source Domain Generalization
von: Enomoto, Shohei
Veröffentlicht: (2025)

CHARM3R: Towards Unseen Camera Height Robust Monocular 3D Detector
von: Kumar, Abhinav, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Robust Cross-Dataset Object Detection Generalization under Domain Specificity
von: Chakraborty, Ritabrata, et al.
Veröffentlicht: (2026)

In-Bed Human Pose Estimation from Unseen and Privacy-Preserving Image Domains
von: Cao, Ting, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Adapting to Distribution Shift by Visual Domain Prompt Generation
von: Chi, Zhixiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Wasserstein Distance Rivals Kullback-Leibler Divergence for Knowledge Distillation
von: Lv, Jiaming, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Segmenting Known Objects and Unseen Unknowns without Prior Knowledge
von: Gasperini, Stefano, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Learning from the Unseen: Generative Data Augmentation for Geometric-Semantic Accident Anticipation
von: Guan, Yanchen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Noise-Aware Generalization: Robustness to In-Domain Noise and Out-of-Domain Generalization
von: Wang, Siqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Min Generalized Sliced Gromov Wasserstein: A Scalable Path to Gromov Wasserstein
von: Shahbazi, Ashkan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

CORE-MTL: Rethinking Gradient Balancing via Causal Orthogonal Representations
von: Wu, Chengfeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Out-of-Distribution Segmentation via Wasserstein-Based Evidential Uncertainty
von: Brosch, Arnold, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DivControl: Knowledge Diversion for Controllable Image Generation
von: Xie, Yucheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

More is Better: Deep Domain Adaptation with Multiple Sources
von: Zhao, Sicheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CRAFT: Aligning Diffusion Models with Fine-Tuning Is Easier Than You Think
von: Sun, Zening, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning Unified Representations from Heterogeneous Data for Robust Heart Rate Modeling
von: Huang, Zhengdong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Augmentation-based Domain Generalization and Joint Training from Multiple Source Domains for Whole Heart Segmentation
von: Thaler, Franz, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Understanding Domain Generalization: A Noise Robustness Perspective
von: Qiao, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Calibrated Uncertainties for Domain Shift: A Distributionally Robust Learning Approach
von: Wang, Haoxuan, et al.
Veröffentlicht: (2020)

DAT: Improving Adversarial Robustness via Generative Amplitude Mix-up in Frequency Domain
von: Li, Fengpeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Domain Generalization for Crop Segmentation with Standardized Ensemble Knowledge Distillation
von: Angarano, Simone, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Towards Multi-Source Domain Generalization for Sleep Staging with Noisy Labels
von: Wang, Kening, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Unsupervised Robust Domain Adaptation: Paradigm, Theory and Algorithm
von: Huang, Fuxiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Combating Frequency Simplicity-biased Learning for Domain Generalization
von: He, Xilin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Analysis of Pseudo-Labeling for Online Source-Free Universal Domain Adaptation
von: Schlachter, Pascal, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Unifying View of Variational Generative Wasserstein Flows
von: Caucheteux, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Robust Object Detection of Underwater Robot based on Domain Generalization
von: Song, Pinhao
Veröffentlicht: (2025)

High-Rate Mixout: Revisiting Mixout for Robust Domain Generalization
von: Aminbeidokhti, Masih, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Connect Later: Improving Fine-tuning for Robustness with Targeted Augmentations
von: Qu, Helen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

OODRobustBench: a Benchmark and Large-Scale Analysis of Adversarial Robustness under Distribution Shift
von: Li, Lin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

CLIP-Powered Domain Generalization and Domain Adaptation: A Comprehensive Survey
von: Li, Jindong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Unseen Object Reasoning with Shared Appearance Cues
von: Singh, Paridhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Foundation Model-oriented Robustness: Robust Image Model Evaluation with Pretrained Models
von: Zhang, Peiyan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Asymmetric Co-Training for Source-Free Few-Shot Domain Adaptation
von: Li, Gengxu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Semantic-aware Random Convolution and Source Matching for Domain Generalization in Medical Image Segmentation
von: Thaler, Franz, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Source-Free Domain Adaptation with Diffusion-Guided Source Data Generation
von: Chopra, Shivang, et al.
Veröffentlicht: (2024)