CDTrans: 跨域Transformer用于无监督领域适应指南

CDTrans: 跨域Transformer用于无监督领域适应指南

CDTrans 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cd/CDTrans

项目介绍

CDTrans 是一个基于Transformer架构的跨域适应工具包，旨在解决无监督环境下不同数据域之间的迁移学习问题。该项目在 ICLR 2022 上发表，通过利用强大的Transformer能力，CDTrans能够在不需要源域和目标域之间显式标注对齐的情况下，实现高效的领域适应。它展示了在多个基准数据集上（如Office-31、Office-Home、VisDA-2017和DomainNet）显著的性能提升。

项目快速启动

环境配置

首先，确保你的系统安装了Python 3.7，并且配备了V100 GPU以及CUDA 10.1和cudatoolkit 10.1。然后，通过以下命令安装项目所需的依赖：

pip install -r requirements.txt

数据集准备

下载所需的UDA数据集（Office-31、Office-Home、VisDA-2017、DomainNet），解压后，需根据规范重新组织目录结构，并确保每个数据集都包含了图片路径和标签的txt文件。

例如，对于Office-Home：

data/
│── OfficeHomeDataset/
│   ├── class_name/
│   │   └── images/
│   └── *txt
...

模型预训练及领域自适应训练

以Office-31为例，使用DeiT-Base模型进行操作：

预训练：

bash scripts/pretrain/office31/run_office_amazon.sh deit_base

无监督领域适应（UDA）训练：

bash scripts/uda/office31/run_office_amazon.sh deit_base

替换deit_base为deit_small可使用小规模的DeiT模型。

应用案例和最佳实践

CDTrans在多个场景中展现出了其适应能力和性能优势，特别是在办公用品类别迁移（Office-31）、日常物品类别（Office-Home）、合成到真实图像转换（VisDA-2017）以及更广泛的概念跨越（DomainNet）等任务中。最佳实践中，开发者应先通过预训练得到基础模型，再依据特定的源域和目标域执行UDA步骤，调整超参数以优化模型在新领域的表现。

典型生态项目

CDTrans虽是独立项目，但其技术思路与TransReID等基于Transformer的识别系统相辅相成，促进了跨领域计算机视觉应用的研究和发展。社区成员可以探索将CDTrans的核心思想应用于其他领域，比如语义分割、目标检测，甚至是自然语言处理中的跨域信息抽取，以此扩大其影响力和实用性。

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通过以上步骤，你可以开始利用CDTrans探索跨域适应的强大潜力。记得实验过程中详细记录配置与结果，以便于后续的最佳实践分享和进一步研究。

CDTrans 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cd/CDTrans