Domain Adaptation
Methodology는 연구나 문제 해결에 사용되는 체계적인 방법과 단계를 의미합니다. 이는 과학적이고 표준화된 프로세스를 통해 연구의 정확성과 신뢰성을 보장함으로써, 문제 해결의 효율성과 품질을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 다양한 분야에서 Methodology의 적용 가치는 특히 두드러지며, 연구자들이 연구 방향을 명확히 하는 데 도움을 주는 동시에 프로젝트 실행을 위한 표준화된 운영 가이드를 제공하여 학제 간 협력과 결과 공유를 촉진합니다.
Canon RAW Low Light
Cityscapes to ACDC
Refign (DAFormer)
Cityscapes-to-FoggyDriving
CoDA
Cityscapes-to-FoggyZurich
BWG
Comic2k
DomainNet
SFDA2
Foggy Cityscapes
GTA-to-FoggyCityscapes
GTA5+Synscapes to Cityscapes
MRNet
GTA5 to Cityscapes
HALO
GTAV+Synscapes to Cityscapes
DDB
GTAV to Cityscapes+Mapillary
Rein
HMDB --> UCF (full)
TA3N
HMDBfull-to-UCF
HMDBsmall-to-UCF
ImageCLEF-DA
CMKD
LeukemiaAttri
ConfMix [23] L_100x_C2
MNIST-M-to-MNIST
MNIST-to-MNIST-M
DRANet
MNIST-to-USPS
DFA-MCD
MoLane
MSDA
MuLane
UFLD-SGADA-ResNet32
Nikon RAW Low Light
Noisy-Amazon (20%)
Noisy-Amazon (45%)
Noisy-MNIST-to-SYND
Noisy-SYND-to-MNIST
Office-31
PMTrans
Office-Caltech
SPL
Office-Caltech-10
MEDA
Office-Home
SWG
Olympic-to-HMDBsmall
PACS
SSGEN
Panoptic SYNTHIA-to-Cityscapes
Panoptic SYNTHIA-to-Mapillary
MC-PanDA
Rotating MNIST
PCIDA
S2RDA-49
S2RDA-MS-39
PGA
Sim10k
SVHN-to-MNIST
Mean teacher
SVNH-to-MNIST
SRDA (RAN)
Synscapes-to-Cityscapes
SYNSIG-to-GTSRB
DFA-MCD
Synth Digits-to-SVHN
DSN (DANN)
Synth Objects-to-LINEMOD
DSN (DANN)
Synth Signs-to-GTSRB
Mean teacher
SYNTHIA-to-Cityscapes
HALO
SYNTHIA-to-Cityscapes Labels
MRNet
SYNTHIA-to-FoggyCityscapes
TuLane
UCF --> HMDB (full)
UNITE
UCF-to-HMDBfull
UCF-to-HMDBsmall
UCF-to-Olympic
TA3N
USPS-to-MNIST
VIPER-to-Cityscapes
VisDA2017
FFTAT