Vision Transformers in Domain Adaptation and Generalization: A Study of Robustness

深度学习模型通常在与训练和验证阶段使用不同的数据分布的情况下进行评估。这种差异对于准确预测模型在目标分布上部署后的性能构成了挑战。域自适应和泛化被广泛认为是解决这种转移的有效策略，从而确保可靠的性能。最近在计算机视觉任务中应用视觉转换器并配合自我关注机制取得了有希望的结果，证明了它们在处理分布转移方面的鲁棒性和泛化能力的重要潜力。在学术界的兴趣日益增加的推动下，本文研究了在域自适应和域泛化场景下应用视觉转换器的部署。对于域自适应方法，我们将研究分类为特征级、实例级、模型级自适应和混合方法，以及其他分类方式，涉及各种增强域自适应的策略。同样，对于域泛化，我们将研究分类为多域学习、元学习、正则化技术和数据增强策略。我们进一步对研究中的各种策略进行分类，强调研究人员通过整合视觉转换器来解决分布转移所采取的各种方法。包括总结这些类别的综合表格是我们工作的一个独特特点，为研究人员提供了有价值的见解。这些发现突出了视觉转换器在管理分布转移方面的多功能性，这对于现实世界的应用尤其是在关键安全和决策场景中至关重要。

论文探讨了如何利用视觉Transformer解决数据分布偏移的问题，以确保模型在实际应用中的可靠性和稳健性。

论文提出了使用视觉Transformer进行域自适应和域泛化的方法，并对现有的方法进行分类和总结。同时，论文指出视觉Transformer在处理数据分布偏移方面的潜力。

论文包含了详细的分类总结表格，涵盖了域自适应和域泛化的各种方法和策略。论文还介绍了实验设计和使用的数据集，并探讨了未来研究的方向。

在最近的相关研究中，一些论文探讨了使用Transformer进行自然语言处理，但是在计算机视觉领域中，使用Transformer进行域自适应和域泛化的研究还比较新颖。