Domain Generalization
العمليات العامة (DG) تشير إلى التعلم من مجال تدريبي واحد أو عدة مجالات لاستخراج نموذج عام يمكن تطبيقه على مجالات غير مرئية. الهدف الأساسي منها هو تحسين قدرة النموذج على التعميم في بيئات جديدة دون الوصول إلى بيانات المجال المستهدف، مما يعزز صلابة وقابلية التكيف للنموذج. تحمل DG قيمة كبيرة في السيناريوهات متعددة المجالات، مثل التعرف على الصور عبر مجموعات بيانات مختلفة ومعالجة اللغة الطبيعية، حيث تقلل بشكل فعال من الحاجة إلى وضع علامات على بيانات جديدة وتحسن عملية النظام العملية والكفاءة.
CIFAR-100C
GLOT-DR
CIFAR-10C
DomainNet
PromptStyler (CLIP, ViT-L/14)
GTA-to-Avg(Cityscapes,BDD,Mapillary)
SoRA
GTA5-to-Cityscapes
tqdm (EVA02-CLIP-L)
ImageNet-A
Model soups (BASIC-L)
ImageNet-C
MAE (ViT-H)
ImageNet-R
ConvNeXt-XL (Im21k, 384)
ImageNet-Sketch
Model soups (BASIC-L)
LipitK
CSD (Ours)
NICO Animal
NICO Vehicle
NAS-OoD
Office-Home
MoA (OpenCLIP, ViT-B/16)
PACS
SIMPLE+
Rotated Fashion-MNIST
MatchDG
Stylized-ImageNet
MAE+DAT (ViT-H)
TerraIncognita
UniDG + CORAL + ConvNeXt-B
VizWiz-Classification
VOLO-D5
VLCS
WildDash