多源蒸馏域适应

方法

在这里插入图片描述
D是域判别器，C是分类器。阶段3选择更接近目标的源训练样本用来微调C。阶段4对于每个源域，基于阶段2学到的目标编码器提取图像特征。接着结合每个源分类器的不同预测获得最终预测Result( x T x_T xT​)= ∑ i = 1 N w i C i ′ ( F i T ( x T ) ) \sum_{i=1}^Nw_iC_i^{'}(F_i^T(x_T)) ∑i=1N​wi​Ci′​(FiT​(xT​))，其中 C i ′ ( F i T ( x T ) ) C_i^{'}(F_i^T(x_T)) Ci′​(FiT​(xT​))是域特定预测
在这里插入图片描述其中， L w d D i {L_{wd}}_{D_i} Lwd​Di​​是估计的Wasserstein距离

实验

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