摘要

大多数领域自适应（Domain Adaptation, DA）方法基于卷积神经网络（CNN）或视觉Transformer（ViT）构建，其核心思想是通过编码器对齐不同域之间的分布差异，却未充分考虑两类模型各自独特的特性。例如，ViT凭借其强大的全局表征捕捉能力，在精度方面表现优异；而CNN则在提取局部特征方面具有显著优势。基于这一观察，我们提出了一种混合方法——显式类别特定边界（Explicitly Class-specific Boundaries, ECB），旨在充分融合ViT与CNN的各自优势。ECB通过在ViT框架下学习CNN，实现两种模型优势的互补。具体而言，我们利用ViT的特性，通过最大化两个分类器输出之间的差异性，显式地识别出类别特定的决策边界，从而有效检测远离源域支持区域的目标样本。与此同时，CNN编码器则基于先前确定的类别特定边界，通过最小化两个分类器输出概率之间的差异性，对目标域特征进行聚类。最终，ViT与CNN通过相互交换知识，进一步提升伪标签的质量，并减少两者之间的知识差异。与传统DA方法相比，ECB在多个基准数据集上均取得了更优的性能，验证了该混合模型的有效性。项目主页可访问：https://dotrannhattuong.github.io/ECB/website。