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作者：郑哲东 | （源：知乎）编辑：CVer

https://zhuanlan.zhihu.com/p/593571554
论文：https://zdzheng.xyz/files/TIP_Adaboost.pdf
备份：https://arxiv.org/abs/2103.15685
作者：Zhedong Zheng，Yi Yang
代码：github.com/layumi/AdaBoost_Seg
What:
  1. “难”样本对于Domain Adaptation 语意分割模型来说特别重要，比如 Cityscapes中 “train”这种类别出现的场景比较少，自然在“Cityscapes”上的火车预测也特别差。这就导致，每次训练，模型的抖动特别大， 有时候不同epoch（如data shuffle顺序不同等因素），就会在测试集上 就有 较大的performance gap。
  2. 所以考虑到 难样本挖掘，一个很自然的想法就是 用Adaboost， 这个是我的人脸检测老本行中一个最work的策略。具体可见（郑哲东：AdaBoost 笔记） 大概意思是，每次根据之前的“弱分类器”决定下一轮 我们应该学什么。在人脸检测上，就是根据前一个分类器分错的样本，做针对性的优化。
  3. 故本文基于Adaboost 的概念，做了一个很简单的事情，针对 Domain Adapation 这个任务 做 Adaptative Boosting。根据训练过程中的snapshot（可以看成弱分类器），来针对性“选择”难样本，提高他们采样到的概率，如下图。
How：
  1. 其实思路是 还是按照以前模型训练方式，有source domain上的 Segmentation loss 和 一些正则 Regularization （比如 adversarial loss 拉近两个 domain的gap）
  2. 通过这种方法 我们可以每轮训练一个模型，得到weak models （这都是在一次训练中的），我们通过 weight moving average的方式 得到 Student Aggregation 也就是 “臭皮匠们组成的诸葛亮”。
  3. 我们根据“诸葛亮” 主分类器和辅助分类器意见不同的样本来估计 样本难度。如下图，
4. 通过估计出来的预测KL差异（样本难度） Vkl 我们去更新 目标领域采样器，给难样本多采一些。如下更新采样方式：（这里Vkl 我们做了 softmax确保 所有样本的概率和是1。）
5. 其实“臭皮匠们组成的诸葛亮”的方式 就很简单 ，就是 平均模型参数，在训练过程中，我们用了一个简单的动态 公式。进来一个之前臭皮匠就往下来，新来的给一个平均权重。
实验：
  1. 要注意的是：单纯使用 难样本采样策略，是不能保证单个模型能训练得更好的。因为就像Adaboost一样，我们让模型overfit难样本，为了获得一个互补的模型，这个单模型在单独使用的情况下，不一定能更好。我们得到了一个类似的结论，单用难样本只能到 48.1，但结合了模型组合 可以到 49.0 。同时如果只能模型组合嫩到 48.4左右的 准确率。
2. 归功于弱模型组合，我们的训练过程也比较稳定。相比虚线的 传统方案，显然我们组合后的模型较为稳定。
3. 同时我们在 几个 benchmarks 也体现出了相对的提升（以及不是sota了。。最新的sota可以关注我们的另一个工作：GitHub - chen742/PiPa: Official Implementation of PiPa: Pixel- and Patch-wise Self-supervised Learning for Domain Adaptative Semantic Segmentation ）
4. 另外我们提出的方法在传统 像VGG16backbone上也work。
5. 我们也与 MeanTeacher做了一些比较。我们没有引入 teacher student distillation loss 所以 这样反而保证了单个模型 的 互补性。在Cifar10上 基于同一个网络结构，我们也比 MeanTeacher更高一些。
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