自動駕駛或遙感中的領域自適應

自動駕駛或遙感中的領域自適應領域自適應概述：跨域遷移學習挑戰(zhàn)與方法自動駕駛領域自適應：場景感知、決策規(guī)劃難點遙感領域自適應：多源異構數(shù)據(jù)融合技術無監(jiān)督領域自適應：特征一致性與分布匹配半監(jiān)督領域自適應：標記數(shù)據(jù)稀缺下的學習策略自適應正則化與對抗學習：防止過擬合與域漂移深度遷移學習模型：預訓練模型遷移與微調技術領域自適應評估方法：度量域差異與遷移效果ContentsPage目錄頁領域自適應概述：跨域遷移學習挑戰(zhàn)與方法自動駕駛或遙感中的領域自適應領域自適應概述：跨域遷移學習挑戰(zhàn)與方法1.數(shù)據(jù)分布差異：不同領域間數(shù)據(jù)分布存在較大差異，導致模型在源域訓練后無法直接應用于目標域。2.特征空間差異：不同領域間特征空間存在差異，導致源域模型的特征提取能力無法直接應用于目標域。3.標注差異：不同領域間標注方式和標準存在差異，導致源域模型的分類或回歸能力無法直接應用于目標域。領域自適應方法分類1.基于特征轉換的方法：通過特征轉換將源域數(shù)據(jù)和目標域數(shù)據(jù)映射到相同的特征空間，從而減少分布差異。2.基于權重調整的方法：通過調整源域模型的權重，使其能夠適應目標域的數(shù)據(jù)分布，從而減少特征空間差異。3.基于生成對抗網(wǎng)絡的方法：通過生成對抗網(wǎng)絡生成與目標域數(shù)據(jù)相似的源域數(shù)據(jù)，從而減少標注差異。適應差異性挑戰(zhàn)領域自適應概述：跨域遷移學習挑戰(zhàn)與方法基于特征轉換的領域自適應方法1.最大均值差異（MMD）：通過最小化源域數(shù)據(jù)和目標域數(shù)據(jù)之間的MMD，將源域數(shù)據(jù)和目標域數(shù)據(jù)映射到相同的特征空間。2.聯(lián)合嵌入（JE）：通過學習一個聯(lián)合嵌入函數(shù)，將源域數(shù)據(jù)和目標域數(shù)據(jù)映射到相同的特征空間。3.深度域轉換（DDC）：通過使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡學習一個領域轉換函數(shù)，將源域數(shù)據(jù)和目標域數(shù)據(jù)映射到相同的特征空間?；跈嘀卣{整的領域自適應方法1.權重更新（WU）：通過更新源域模型的權重，使其能夠適應目標域的數(shù)據(jù)分布。2.知識蒸餾（KD）：通過將源域模型的知識蒸餾到目標域模型中，使其能夠適應目標域的數(shù)據(jù)分布。3.任務無關的自適應（TIN）：通過學習一個與源域和目標域都無關的任務，從而將源域模型的知識轉移到目標域模型中。領域自適應概述：跨域遷移學習挑戰(zhàn)與方法基于生成對抗網(wǎng)絡的領域自適應方法1.域對抗訓練（DANN）：通過使用生成對抗網(wǎng)絡生成與目標域數(shù)據(jù)相似的源域數(shù)據(jù)，從而減少標注差異。2.自適應域對抗訓練（ADDA）：通過使用生成對抗網(wǎng)絡生成與目標域數(shù)據(jù)相似的源域數(shù)據(jù)，并同時使用源域和目標域的數(shù)據(jù)來訓練模型，從而減少標注差異。3.循環(huán)一致性對抗訓練（CycleGAN）：通過使用生成對抗網(wǎng)絡生成與目標域數(shù)據(jù)相似的源域數(shù)據(jù)，并同時使用源域和目標域的數(shù)據(jù)來訓練模型，從而減少標注差異。領域自適應的應用1.遙感圖像分類：通過使用領域自適應方法，可以將源域的遙感圖像分類模型應用到目標域的遙感圖像分類任務中，從而提高目標域的分類精度。2.自然語言處理：通過使用領域自適應方法，可以將源域的自然語言處理模型應用到目標域的自然語言處理任務中，從而提高目標域的處理精度。3.計算機視覺：通過使用領域自適應方法，可以將源域的計算機視覺模型應用到目標域的計算機視覺任務中，從而提高目標域的識別精度。自動駕駛領域自適應：場景感知、決策規(guī)劃難點自動駕駛或遙感中的領域自適應#.自動駕駛領域自適應：場景感知、決策規(guī)劃難點場景感知技術適應性挑戰(zhàn):1.傳感器不一致性：不同自動駕駛汽車使用的傳感器配置不同，這可能會導致傳感器數(shù)據(jù)之間存在差異，例如，有些汽車可能配備激光雷達傳感器，而另一些汽車可能只配備攝像頭傳感器。2.環(huán)境多樣性：自動駕駛汽車在不同的環(huán)境中運行，例如，城市、農村、高速公路等，這些環(huán)境具有不同的特征，例如，光照條件、交通狀況等，這可能會導致傳感器數(shù)據(jù)之間存在差異。3.目標多樣性：自動駕駛汽車需要感知各種各樣的目標，例如，行人、車輛、交通標志等，這些目標具有不同的特征，例如，形狀、大小、運動模式等，這可能會導致傳感器數(shù)據(jù)之間存在差異。決策規(guī)劃技術適應性挑戰(zhàn)1.交通規(guī)則差異：不同地區(qū)的交通規(guī)則不同，自動駕駛汽車需要遵守這些規(guī)則，這可能會導致決策規(guī)劃算法的差異。2.駕駛行為差異：不同司機的駕駛行為不同，自動駕駛汽車需要模仿這些行為，這可能會導致決策規(guī)劃算法的差異。遙感領域自適應：多源異構數(shù)據(jù)融合技術自動駕駛或遙感中的領域自適應遙感領域自適應：多源異構數(shù)據(jù)融合技術遙感領域自適應的新挑戰(zhàn)和機遇1.遙感數(shù)據(jù)來源廣泛，包括光學、雷達、聲吶、激光等多種類型的傳感器，這些傳感器獲取的數(shù)據(jù)具有不同的物理特性和幾何特性，導致遙感領域自適應面臨著多源異構數(shù)據(jù)融合的挑戰(zhàn)。2.遙感數(shù)據(jù)通常具有時間和空間上的稀疏性，這給遙感領域自適應帶來了數(shù)據(jù)不足的挑戰(zhàn)。3.遙感數(shù)據(jù)經(jīng)常受到云、霧、煙、塵埃等因素的影響，導致遙感領域自適應面臨著數(shù)據(jù)質量低下的挑戰(zhàn)。多源異構數(shù)據(jù)融合技術1.多源異構數(shù)據(jù)融合技術是解決遙感領域自適應挑戰(zhàn)的關鍵，其主要目的是將來自不同來源、不同類型、不同格式的數(shù)據(jù)融合成一個統(tǒng)一的表示，以便進行后續(xù)的分析和處理。2.多源異構數(shù)據(jù)融合技術主要包括數(shù)據(jù)預處理、特征提取、數(shù)據(jù)融合和決策四個步驟。3.數(shù)據(jù)預處理步驟主要包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)標準化等。特征提取步驟主要包括統(tǒng)計特征提取、頻域特征提取、空間特征提取等。數(shù)據(jù)融合步驟主要包括數(shù)據(jù)融合模型的構建和參數(shù)估計。決策步驟主要包括分類決策、回歸決策等。遙感領域自適應：多源異構數(shù)據(jù)融合技術數(shù)據(jù)增強技術1.數(shù)據(jù)增強技術是解決遙感領域自適應數(shù)據(jù)不足挑戰(zhàn)的關鍵，其主要目的是通過對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行變換或合成，生成新的數(shù)據(jù)，以增加訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量和多樣性。2.數(shù)據(jù)增強技術主要包括隨機裁剪、隨機翻轉、隨機旋轉、隨機縮放、隨機平移、隨機仿射變換、隨機顏色抖動等。3.數(shù)據(jù)增強技術可以有效地提高模型的泛化性能，減少過擬合的發(fā)生。數(shù)據(jù)質量評估技術1.數(shù)據(jù)質量評估技術是解決遙感領域自適應數(shù)據(jù)質量低下挑戰(zhàn)的關鍵，其主要目的是評估數(shù)據(jù)的準確性、完整性、一致性和可靠性。2.數(shù)據(jù)質量評估技術主要包括數(shù)據(jù)一致性檢查、數(shù)據(jù)完整性檢查、數(shù)據(jù)準確性檢查和數(shù)據(jù)可靠性檢查等。3.數(shù)據(jù)質量評估技術可以有效地識別和剔除低質量的數(shù)據(jù)，提高模型的訓練效率和泛化性能。遙感領域自適應：多源異構數(shù)據(jù)融合技術遷移學習技術1.遷移學習技術是解決遙感領域自適應領域知識差異挑戰(zhàn)的關鍵，其主要目的是將源域的知識遷移到目標域，以提高目標域模型的性能。2.遷移學習技術主要包括特征遷移、模型遷移和域適應等。3.遷移學習技術可以有效地減少目標域的數(shù)據(jù)需求，提高模型的訓練速度和泛化性能。生成對抗網(wǎng)絡技術1.生成對抗網(wǎng)絡技術是解決遙感領域自適應數(shù)據(jù)分布差異挑戰(zhàn)的關鍵，其主要目的是生成與目標域數(shù)據(jù)分布相似的合成數(shù)據(jù)，以增強模型的泛化性能。2.生成對抗網(wǎng)絡技術主要包括生成器和判別器兩個模塊，生成器負責生成合成數(shù)據(jù)，判別器負責區(qū)分真實數(shù)據(jù)和合成數(shù)據(jù)。3.生成對抗網(wǎng)絡技術可以有效地生成與目標域數(shù)據(jù)分布相似的合成數(shù)據(jù)，提高模型的泛化性能。無監(jiān)督領域自適應：特征一致性與分布匹配自動駕駛或遙感中的領域自適應無監(jiān)督領域自適應：特征一致性與分布匹配基于特征一致性的無監(jiān)督領域自適應1.核心思想：識別和匹配源域和目標域之間的特征分布差異，使源域模型能夠在目標域上良好地泛化。2.代表性方法：例如特征對齊網(wǎng)絡(DAN)和域對抗性神經(jīng)網(wǎng)絡(DANN)，這些方法通過最小化源域和目標域之間的特征分布差異來實現(xiàn)領域自適應。3.局限性：基于特征一致性的無監(jiān)督領域自適應方法通常假設源域和目標域之間的差異僅限于特征分布，而忽略了其他形式的差異，如數(shù)據(jù)分布或任務差異?；诜植计ヅ涞臒o監(jiān)督領域自適應1.核心思想：通過匹配源域和目標域之間的數(shù)據(jù)分布或任務分布，使源域模型能夠在目標域上良好地泛化。2.代表性方法：例如最大平均差異(MMD)和Wasserstein距離，這些方法通過最小化源域和目標域之間的數(shù)據(jù)分布或任務分布差異來實現(xiàn)領域自適應。3.優(yōu)勢：基于分布匹配的無監(jiān)督領域自適應方法能夠處理源域和目標域之間更復雜的形式差異。無監(jiān)督領域自適應：特征一致性與分布匹配基于生成模型的無監(jiān)督領域自適應1.核心思想：利用生成模型來產生與目標域數(shù)據(jù)相似的源域數(shù)據(jù)，從而使源域模型能夠在目標域上良好地泛化。2.代表性方法：例如源域生成網(wǎng)絡(SGAN)和目標域生成網(wǎng)絡(TGAN)，這些方法通過生成與目標域數(shù)據(jù)相似的源域數(shù)據(jù)來實現(xiàn)領域自適應。3.優(yōu)勢：基于生成模型的無監(jiān)督領域自適應方法能夠處理源域和目標域之間的數(shù)據(jù)分布或任務分布差異，并且無需對源域數(shù)據(jù)進行標記。領域自適應中的對抗學習1.核心思想：通過對抗性訓練來實現(xiàn)領域自適應，即訓練一個分類器來區(qū)分源域和目標域的數(shù)據(jù)，同時訓練一個領域判別器來混淆分類器，使分類器無法區(qū)分源域和目標域的數(shù)據(jù)。2.代表性方法：例如領域對抗性神經(jīng)網(wǎng)絡(DANN)，該方法通過對抗性訓練來實現(xiàn)領域自適應，使源域模型能夠在目標域上良好地泛化。3.優(yōu)勢：基于對抗學習的領域自適應方法能夠處理源域和目標域之間更復雜的形式差異，例如數(shù)據(jù)分布或任務差異。無監(jiān)督領域自適應：特征一致性與分布匹配領域自適應中的元學習1.核心思想：利用元學習來實現(xiàn)領域自適應，即訓練一個模型來學習如何快速適應新的領域，從而使源域模型能夠在目標域上良好地泛化。2.代表性方法：例如模型無關元學習(MAML)和元梯度下降(MGD)，這些方法通過元學習來實現(xiàn)領域自適應，使源域模型能夠在目標域上良好地泛化。3.優(yōu)勢：基于元學習的領域自適應方法能夠處理源域和目標域之間更復雜的形式差異，例如數(shù)據(jù)分布或任務差異。領域自適應中的遷移學習1.核心思想：利用源域的數(shù)據(jù)和知識來幫助目標域的模型訓練，從而使源域模型能夠在目標域上良好地泛化。2.代表性方法：例如知識蒸餾和模型壓縮，這些方法通過將源域模型的知識轉移到目標域模型來實現(xiàn)領域自適應。3.優(yōu)勢：基于遷移學習的領域自適應方法能夠處理源域和目標域之間更復雜的形式差異，例如數(shù)據(jù)分布或任務差異。半監(jiān)督領域自適應：標記數(shù)據(jù)稀缺下的學習策略自動駕駛或遙感中的領域自適應半監(jiān)督領域自適應：標記數(shù)據(jù)稀缺下的學習策略半監(jiān)督領域自適應中的對抗學習1.通過引入對抗訓練來鼓勵模型學習領域不變的特征。2.利用生成對抗網(wǎng)絡（GAN）來生成與目標域相似的數(shù)據(jù)，以增強模型的泛化能力。3.利用多任務學習來同時學習領域不變的特征和特定于目標域的特征。半監(jiān)督領域自適應中的遷移學習1.利用源域中的標記數(shù)據(jù)來訓練一個初始模型，然后將該模型遷移到目標域進行微調。2.利用遷移學習來將源域中的知識轉移到目標域，以提高模型在目標域上的性能。3.利用多源遷移學習來同時利用多個源域中的知識來提高模型在目標域上的性能。半監(jiān)督領域自適應：標記數(shù)據(jù)稀缺下的學習策略半監(jiān)督領域自適應中的元學習1.利用元學習來學習如何快速適應新的領域。2.利用元學習來學習一個模型的初始化參數(shù)，該參數(shù)可以在新的領域上快速微調。3.利用元學習來學習一個模型的學習率和優(yōu)化算法，以便在新的領域上快速收斂。半監(jiān)督領域自適應中的生成模型1.利用生成模型來生成與目標域相似的數(shù)據(jù)，以增強模型的泛化能力。2.利用生成模型來生成與源域和目標域都相似的數(shù)據(jù)，以促進模型在兩個領域之間進行特征轉移。3.利用生成模型來生成具有特定屬性的數(shù)據(jù)，以幫助模型學習特定于目標域的特征。半監(jiān)督領域自適應：標記數(shù)據(jù)稀缺下的學習策略半監(jiān)督領域自適應中的多模態(tài)學習1.利用多模態(tài)學習來學習不同模態(tài)（例如，圖像、文本和音頻）之間的關系。2.利用多模態(tài)學習來提高模型在不同模態(tài)上的泛化能力。3.利用多模態(tài)學習來促進模型在不同模態(tài)之間的特征轉移。半監(jiān)督領域自適應中的強化學習1.利用強化學習來學習如何在不同的領域中采取最佳行動。2.利用強化學習來訓練一個模型，該模型可以在不同的領域中快速適應并做出最佳決策。3.利用強化學習來訓練一個模型，該模型可以在不同的領域中探索和利用不同的策略。自適應正則化與對抗學習：防止過擬合與域漂移自動駕駛或遙感中的領域自適應#.自適應正則化與對抗學習：防止過擬合與域漂移領域自適應與對抗學習：1.領域自適應旨在克服不同領域數(shù)據(jù)分布差異導致的模型性能下降問題，對抗學習通過引入對抗損失函數(shù)，迫使模型學習領域無關特征，提升模型的泛化能力，緩解域漂移。2.領域自適應中的對抗學習方法可分為三種主要類型：基于特征空間對抗學習、基于決策空間對抗學習和基于生成對抗網(wǎng)絡（GAN）的對抗學習。3.基于特征空間對抗學習通過引入對抗損失函數(shù)，迫使模型學習領域無關特征，減少不同領域特征空間的差異，從而提升模型的魯棒性。領域自適應與正則化：1.正則化是防止模型過擬合和提高泛化性能的常用技術，領域自適應中的正則化方法主要包括基于數(shù)據(jù)增強、基于模型結構和基于損失函數(shù)的三大類。2.基于數(shù)據(jù)增強的方法通過對源域數(shù)據(jù)進行變換和擾動，生成新的訓練數(shù)據(jù)，以增加模型對不同數(shù)據(jù)分布的魯棒性，緩解域漂移。3.基于模型結構的方法通過引入正則化項或修改模型結構，來防止模型過擬合，提升模型的泛化能力。#.自適應正則化與對抗學習：防止過擬合與域漂移領域自適應與生成式模型：1.生成模型能夠從源域數(shù)據(jù)中生成與目標域數(shù)據(jù)分布相似的偽數(shù)據(jù)，從而緩解不同領域數(shù)據(jù)分布差異導致的域漂移。2.基于生成模型的領域自適應方法可分為基于GAN的對抗學習、基于變分自編碼器（VAE）的方法和基于生成式對抗網(wǎng)絡（GAN）的方法。3.基于GAN的對抗學習方法通過引入對抗損失函數(shù)，迫使生成模型生成的偽數(shù)據(jù)與目標域數(shù)據(jù)分布相似，從而提升模型在目標域上的性能。領域自適應與遷移學習：1.遷移學習是將源域學到的知識遷移到目標域的一種機器學習技術，領域自適應是遷移學習的一個子領域，專注于解決不同領域數(shù)據(jù)分布差異導致的模型性能下降問題。2.領域自適應與遷移學習的主要區(qū)別在于，領域自適應假設源域和目標域數(shù)據(jù)分布存在差異，但共享部分相似性，而遷移學習通常假設源域和目標域數(shù)據(jù)分布相似或具有相同標簽。3.領域自適應中的遷移學習方法主要包括基于特征遷移、基于模型遷移和基于參數(shù)遷移的三大類。#.自適應正則化與對抗學習：防止過擬合與域漂移領域自適應與深度學習：1.深度學習模型在領域自適應中表現(xiàn)出強大的性能，但容易受到域漂移的影響，導致在目標域上的性能下降。2.領域自適應中的深度學習方法主要包括基于數(shù)據(jù)增強、基于模型結構和基于正則化的三大類。3.基于數(shù)據(jù)增強的方法通過對源域數(shù)據(jù)進行變換和擾動，生成新的訓練數(shù)據(jù)，以增強模型對不同數(shù)據(jù)分布的魯棒性，緩解域漂移。領域自適應與強化學習：1.強化學習是一種通過與環(huán)境交互來學習最優(yōu)策略的機器學習方法，領域自適應中，強化學習可用于學習適應不同領域的數(shù)據(jù)分布，從而提升模型的泛化性能。2.領域自適應中的強化學習方法主要包括基于值函數(shù)迭代、基于策略梯度和基于深度強化學習的三大類。深度遷移學習模型：預訓練模型遷移與微調技術自動駕駛或遙感中的領域自適應深度遷移學習模型：預訓練模型遷移與微調技術深度遷移學習模型：預訓練模型遷移與微調技術1.深度遷移學習模型的基本原理與特征：深度遷移學習模型是一種將預訓練模型的參數(shù)遷移到新任務中，并對其進行微調以適應新任務的技術。該技術可以有效減少訓練所需的數(shù)據(jù)量和計算資源，大大提升模型的訓練效率。2.預訓練模型遷移：將預先在大量數(shù)據(jù)上訓練過的模型參數(shù)遷移到新任務中，作為新任務模型的初始化參數(shù)。這種方法可以利用預訓練模型的知識和特征，幫助新任務模型快速收斂并提高性能。3.微調技術：對遷移后的預訓練模型進行微調，以適應新任務的具體要求。微調技術可以有效減少新任務模型的訓練時間和所需數(shù)據(jù)量，并提高模型的性能。預訓練模型的選擇與優(yōu)化1.預訓練模型的選擇：選擇合適的預訓練模型對于遷移學習的成功至關重要。預訓練模型應與新任務具有相似的結構和特征，以確保模型能夠有效遷移到新任務中。2.預訓練模型的優(yōu)化：對預訓練模型進行優(yōu)化，以提高其在新任務中的性能。優(yōu)化方法包括數(shù)據(jù)增強、正則化和超參數(shù)調整等。3.預訓練模型的剪枝：對預訓練模型進行剪枝，以減少模型的大小和計算復雜度，同時保持模型的性能。剪枝技術可以有效提高模型的效率，使其能夠部署在嵌入式設備或移動終端上。深度遷移學習模型：預訓練模型遷移與微調技術遷移學習中的正則化技術1.正則化技術在遷移學習中的作用：正則化技術可以防止模型過擬合新任務的數(shù)據(jù)，并提高模型的泛化性能。正則化技術包括權重衰減、Dropout和數(shù)據(jù)增強等。2.正則化技術的選取與應用：正則化技術的選取應根據(jù)新任務的具體情況而定。權重衰減是一種簡單有效的正則化技術，可以防止模型過擬合。Dropout是一種隨機失活神經(jīng)元的方法，可以有效防止模型過擬合。數(shù)據(jù)增強可以增加訓練數(shù)據(jù)的樣本數(shù)量和多樣性，從而有效提高模型的泛化性能。3.正則化技術的綜合應用：正則化技術可以綜合應用以提高模型的性能。例如，可以將權重衰減與Dropout結合使用，以實現(xiàn)更好的正則化效果。深度遷移學習模型：預訓練模型遷移與微調技術遷移學習中的數(shù)據(jù)增強技術1.數(shù)據(jù)增強技術在遷移學習中的作用：數(shù)據(jù)增強技術可以增加訓練數(shù)據(jù)的樣本數(shù)量和多樣性，從而有效提高模型的泛化性能。數(shù)據(jù)增強技術包括隨機裁剪、隨機翻轉、顏色抖動和幾何變換等。2.數(shù)據(jù)增強技術的選取與應用：數(shù)據(jù)增強技術的選取應根據(jù)新任務的具體情況而定。隨機裁剪可以增加圖像的局部信息，從而提高模型對圖像的魯棒性。隨機翻轉可以增加圖像的鏡像信息，從而提高模型對圖像的泛化性能。顏色抖動可以改變圖像的亮度、對比度和飽和度，從而提高模型對圖像的魯棒性。幾何變換可以改變圖像的尺寸、旋轉和透視，從而增加圖像的多樣性。3.多種數(shù)據(jù)增強技術的綜合應用：多種數(shù)據(jù)增強技術可以綜合應用以進一步提高模型的性能。例如，可以將隨機裁剪與隨機翻轉結合使用，以實現(xiàn)更好的數(shù)據(jù)增強效果。深度遷移學習模型：預訓練模型遷移與微調技術1.超參數(shù)優(yōu)化技術在遷移學習中的作用：超參數(shù)優(yōu)化技術可以找到最佳的超參數(shù)組合，從而提高模型的性能。超參數(shù)包括學習率、正則化系數(shù)和Dropout比例等。2.超參數(shù)優(yōu)化技術的選擇與應用：超參數(shù)優(yōu)化技術的選擇應根據(jù)新任務的具體情況而定。網(wǎng)格搜索是一種簡單有效的超參數(shù)優(yōu)化技術，可以找到一組相對較優(yōu)的超參數(shù)。貝葉斯優(yōu)化是一種基于概率論的超參數(shù)優(yōu)化技術，可以更高效地找到一組最優(yōu)的超參數(shù)。3.多種超參數(shù)優(yōu)化技術的綜合應用：多種超參數(shù)優(yōu)化技術可以綜合應用以進一步提高模型的性能。例如，可以將網(wǎng)格搜索與貝葉斯優(yōu)化結合使用，以實現(xiàn)更好的超參數(shù)優(yōu)化效果。遷移學習中的超參數(shù)優(yōu)化技術領域自適應評估方法：度量域差異與遷移效果自動駕駛或遙感中的領域自適應領域自適應評估方法：度量域差異與遷移效果1.領域差異評估：評價源域和目標域之間的差異程度，主要包括特征差異、分布差異和標簽差異。特征差異衡量兩個域的特征空間是否相似，分布差異衡量兩個域的數(shù)據(jù)分布是否相似，標簽差異衡量兩個域的標簽分布是