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【因果推断】（二）CV中的应用

article 2025/10/18 13:30:29

文章目录

因果表征学习
- 因果图 (Causal Diagram)
- “后门准则”（backdoor criterion）和“前门准则”（frontdoor criterion）
- 后门调整
- Visual Commonsense R-CNN
- Causal Intervention for Weakly-Supervised Semantic Segmentation
- Causal Intervention and Parameter-Free Reasoning for Few-Shot SAR Target Recognition
- A Domain Generalization Network Exploiting Causal Representations and Non-Causal Representations for Three-Phase Converter Fault Diagnosis
- Causal Prototype-Inspired Contrast Adaptation for Unsupervised Domain Adaptive Semantic Segmentation of High-Resolution Remote Sensing Imagery
- Causality-Inspired Single-Source Domain Generalization for Medical Image Segmentation
- Generalizable Single-Source Cross-Modality Medical Image Segmentation via Invariant Causal Mechanisms
- Causality-inspired Unsupervised Domain Adaptation with Target Style Imitation for Medical Image Segmentation
- CPI-Parser: Integrating Causal Properties Into Multiple Human Parsing
- Revisiting Few-Shot Learning From a Causal Perspective
- Causal Meta-Transfer Learning for Cross-Domain Few-Shot Hyperspectral Image Classification

因果表征学习

因果图 (Causal Diagram)

如果整个 DAG 的结构已知且所有的变量都可观测，那么我们可以根据上面 do 算子的公式算出任意变量之间的因果作用。但是，在绝大多数的实际问题中，我们既不知道整个 DAG 的结构，也不能将所有的变量观测到。

“后门准则”（backdoor criterion）和“前门准则”（frontdoor criterion）

在这里插入图片描述

后门准则：Z可以同时影响or产生 X/Y，那么Z就相当于X/Y因果关系的后门（不影响X-> Y之间，影响两者），Z也是X/Y的混杂因子
前门准则：Z影响X-> Y的前门路径（直接影响X->Y）

后门调整

在这里插入图片描述

Z在X-> Y的后门路径上，那么一般会利用do算子进行干预，进行【后门调整】，可以看到这里从do(X) -> (X,z)

Visual Commonsense R-CNN

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Causal Intervention for Weakly-Supervised Semantic Segmentation

在这里插入图片描述

Causal Intervention and Parameter-Free Reasoning for Few-Shot SAR Target Recognition

在这里插入图片描述

A Domain Generalization Network Exploiting Causal Representations and Non-Causal Representations for Three-Phase Converter Fault Diagnosis

在这里插入图片描述

Causal Prototype-Inspired Contrast Adaptation for Unsupervised Domain Adaptive Semantic Segmentation of High-Resolution Remote Sensing Imagery

在这里插入图片描述

Causality-Inspired Single-Source Domain Generalization for Medical Image Segmentation

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Generalizable Single-Source Cross-Modality Medical Image Segmentation via Invariant Causal Mechanisms

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Causality-inspired Unsupervised Domain Adaptation with Target Style Imitation for Medical Image Segmentation

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CPI-Parser: Integrating Causal Properties Into Multiple Human Parsing

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Revisiting Few-Shot Learning From a Causal Perspective

在这里插入图片描述

Causal Meta-Transfer Learning for Cross-Domain Few-Shot Hyperspectral Image Classification

在这里插入图片描述

【因果推断】（二）CV中的应用

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