6 Repos
Awesome GitHub RepositoriesSelf Training Methods
Frameworks that iteratively generate pseudo-labels to adapt models to target domains.
Explore 6 awesome GitHub repositories matching part of an awesome list · Self Training Methods. Refine with filters or upvote what's useful.
Awesome Self Training Methods GitHub Repositories
Finde die besten Repos mit KI.Wir suchen mit KI nach den am besten passenden Repositories.
- thuml/transfer-learning-library
thuml/Transfer-Learning-Library
3,917Auf GitHub ansehenDieses Projekt ist eine umfassende Bibliothek für Transfer Learning und Domain Adaptation im Bereich Computer Vision. Sie dient als Framework für die Angleichung von Feature-Verteilungen zwischen Quell- und Zieldatensätzen, als Toolkit für Domain Generalization und als Bibliothek für semi-überwachtes Lernen unter Verwendung kleiner gelabelter Datensätze und großer ungelabelter Mengen. Die Bibliothek bietet spezialisierte Funktionen für unüberwachte Domain Adaptation, einschließlich der Verwendung von Adversarial Networks, Diskrepanz-basierten Architekturen und Image-to-Image-Translation, um Verteilungs-Mismatch zu reduzieren. Sie enthält zudem Tools für Domain Generalization, um die Modellzuverlässigkeit über ungesehene Ziel-Domains hinweg durch Style-Mixing und Invariant Risk Minimization sicherzustellen. Das Projekt deckt ein breites Funktionsspektrum ab, einschließlich Task Adaptation und Fine-Tuning mit spezialisierter Regularisierung, semi-überwachtem Training durch Pseudo-Labeling und Consistency Learning sowie der Auswahl von Transfer-Learning-Modellen unter Verwendung von Transferability-Metriken. Es enthält zudem einen Datensatz-Manager zur Automatisierung der Akquise und Vorbereitung standardisierter Vision-Benchmarks. Die Bibliothek enthält Dienstprogramme für Monitoring und Observability, wie t-SNE-Visualisierungen und A-Distanz-Metriken, um Feature-Verteilungen und Domain-Diskrepanzen zu analysieren.
Generates pseudo-labels for unlabeled data using confidence thresholds to guide the training process.
Python - bupt-ai-cz/meta-selflearning
bupt-ai-cz/Meta-SelfLearning
Meta Self-learning for Multi-Source Domain Adaptation： A Benchmark
Uses meta-learning to improve self-training for multi-source adaptation.
Python - bupt-ai-cz/iast-eccv2020
bupt-ai-cz/IAST-ECCV2020
IAST: Instance Adaptive Self-training for Unsupervised Domain Adaptation (ECCV 2020) https://teacher.bupt.edu.cn/zhuchuang/en/index.htm
Adapts self-training instances to improve unsupervised performance.
Python - ljjcoder/probabilistic-contrastive-learning
ljjcoder/Probabilistic-Contrastive-Learning
Probabilistic Contrastive Learning for Domain Adaptation
Integrates probabilistic contrastive learning into self-training loops.
Python - ybzh/auxselftrain
YBZh/AuxSelfTrain
Gradual Domain Adaptation via Self-Training of Auxiliary Models
Uses auxiliary models to guide gradual self-training.
Python - reddyav1/unite
reddyav1/unite
CVPR 2024 Code for UNITE, an unsupervised approach for video domain adaptation (https://arxiv.org/abs/2312.02914)
Combines masked pre-training with collaborative self-training for video.
Python
