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摘要
深度学习在图像分类上的准确度很大程度上依赖于大量的标记数据，无监督域适应已经被证明是一种有效的方法去解决一个新的无标签域上的任务，其主要思想是利用有标签的数据集作为源域，通过减少源域和目标域之间的差异，将源域训练的预测模型应用于目标域。本文提出了聚类中心对齐的无监督域适应方法CADA，将语义对齐方法与传统对抗域适应相结合。CADA首先在对抗训练中对齐两个域的特征空间的边缘分布，再经过对源域特征的中心增强操作，以及集成分类器为目标域样本分配伪标签，最后将源域中心和伪标注后的目标域中心进行对齐，达到语义迁移的效果。本文在office-31以及数字数据集上进行了实验，并与多种域适应方法进行了对比，结果表明CADA可以有效提高域适应效果并且在不同的应用场景中表现优异。
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