Dassl.pytorch:用于域自适应和半监督学习的PyTorch工具箱 源码

达斯尔 Dassl是一个工具箱,旨在研究领域适应和半监督学习(因此而命名为Dassl )。它具有模块化设计和统一的界面,可以快速进行原型设计和新DA / SSL方法的试验。使用Dassl,只需几行代码即可实现一种新方法。 您可以将Dassl用作库进行以下研究: 领域适应 域泛化 半监督学习 什么是新的 [2021年3月]我们刚刚在上发布了关于域泛化的调查,该调查总结了该主题的十年发展情况,涵盖了历史,相关问题,数据集,方法论,潜力方向等等。 [2021年1月]我们最近的工作 (混合不同域样本的实例级特征统计信息以改善域泛化)已被ICLR'21接受。该代码已在中发布,其中跨域图像分类部分基于Dassl.pytorch。 [2020年5月] v0.1.3 :添加了Digit-Single数据集,用于对单源DG方法进行基准测试。相应的CNN模型为 ,数据集配置文件为 。参见了解如何评估您的方