ICCVJul, 2017

城市场景语义分割的课程域自适应

PDF
TL;DR本论文介绍一种基于课程式学习（curriculum-style learning）的方法，通过学习全局标签分布和局部分布来缓解城市风景语义分割中真实图像和合成数据之间的领域差异，并在两个数据集和两个骨干网络上的实验中表现优异。
convolutional neural networkssemantic segmentationsynthetic imagerycurriculum-style learningdomain adaptation
发现论文，激发创造
  • 基于课程领域自适应的城市场景语义分割方法

    在城市场景语义分割中，我们提出一种课程学习的方法来尽可能减小真实和合成数据之间的差距。该方法采用先易后难的策略，对全局标签分布和本地超像素标签分布进行先验知识的推断，并在此基础上训练语义分割网络。在两个数据集和两种 Backbone 网络上，我们的方法表现优于基线，并且进行了广泛的实验研究。

    Dec, 2018

  • 面向现实的城市场景语义分割自适应技术

    该论文提出了一种面向现实的域适应方法，通过学习合成数据，结合目标引导的蒸馏和空间感知的适应方案，可以提高语义分割网络从合成到真实城市场景的泛化能力。

    Nov, 2017

  • 城市场景语义分割的弱监督对抗域适应

    本研究提出了基于弱监督对抗领域适应的方法，通过三个深度神经网络（DS、PDC 和 ODC）改善从合成数据到真实场景的语义分割性能，并在实验中取得了新的记录。

    Apr, 2019

  • 城市场景语义分割中合成数据的有效使用

    本文提出了一种无需真实图像数据的方法，通过修改前景和背景类的训练方法来适应合成图像，有效地训练出了适用于城市街景和驾驶场景的图像语义分割模型。

    Jul, 2018

  • 使用代理标签的策略课程进行自适应语义分割

    本文提出一种新的深度学习网络架构，通过混合有标号源领域和代理标号目标领域的数据，利用网络的自我预测生成代理标签，实现了高效的无监督域自适应，其在合成到真实领域自适应和地理领域适应方面均表现出了优势。

    Nov, 2018

  • 弱标注语义视频物体分割的半监督域适应

    该论文提出了一种半监督方法来适应经过标记的图像数据训练的 CNN 图像识别模型到目标域，利用 CNN 学到的语义证据和视频数据的内在结构进行视频语义对象分割，显式地建模并补偿从源域到目标域的领域转移，并展示了我们的方法在具有挑战性的数据集上相对于现有方法的卓越性能。

    Jun, 2016

  • 使用生成对抗网络的无监督领域自适应在航空影像语义分割中的应用

    本文研究利用生成对抗网络减少领域适应在空中图像语义分割中的影响，并在实验中测试表明，在 Potsdam 领域（源领域）到 Vaihingen 领域（目标领域）的转变中，该方法将整体准确性从 35% 提高到 52%。

    May, 2019

  • 语义分割的无监督对比域自适应

    通过对比学习实现特征对齐，提出了一种跨领域适应的标签扩展方法，结果表明，我们的方法在 Cityscapes 数据集上的表现始终优于最先进的方法。

    Apr, 2022

  • 学习适应语义分割的结构化输出空间

    本文提出了一种基于对抗学习的语义分割领域适应方法，该方法采用输出空间的对抗学习，并构建了多层对抗网络来有效地执行不同特征层面的输出空间域适应。在各种域适应设置下进行了大量实验和消融研究，并展示出该方法在准确性和视觉质量方面表现优越。

    Feb, 2018

  • 一种非对抗式方法构建自主金字塔课程以进行跨领域语义分割

    该研究提出了一种名为 PyCDA 的自我激励金字塔课程域自适应方法，用于将语义分割神经网络从合成源领域适应到真实目标领域中， 并在无监督域适应语义分割中得到了最先进的结果。

    Aug, 2019