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Awesome GitHub RepositoriesSelf Training Methods
Frameworks that iteratively generate pseudo-labels to adapt models to target domains.
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Awesome Self Training Methods GitHub Repositories
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- thuml/transfer-learning-library
thuml/Transfer-Learning-Library
3,917Ver en GitHubEste proyecto es una librería integral para transfer learning y adaptación de dominio en visión artificial. Sirve como un framework para alinear distribuciones de características entre datasets de origen y destino, un kit de herramientas para la generalización de dominio y una librería para el aprendizaje semisupervisado utilizando pequeños datasets etiquetados y grandes conjuntos no etiquetados. La librería proporciona capacidades especializadas para la adaptación de dominio no supervisada, incluyendo el uso de redes adversarias, arquitecturas basadas en discrepancia y traducción de imagen a imagen para reducir el desajuste de distribución. También incluye herramientas para la generalización de dominio para garantizar la fiabilidad del modelo en dominios de destino no vistos a través de mezcla de estilos y minimización de riesgo invariante. El proyecto cubre una amplia superficie de capacidades, incluyendo la adaptación de tareas y el ajuste fino con regularización especializada, entrenamiento semisupervisado mediante pseudo-etiquetado y aprendizaje de consistencia, y selección de modelos de transfer learning utilizando métricas de transferibilidad. También incluye un gestor de datasets para automatizar la adquisición y preparación de benchmarks de visión estandarizados. La librería incluye utilidades para el monitoreo y la observabilidad, como visualizaciones t-SNE y métricas A-distance para analizar distribuciones de características y discrepancia de dominio.
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
