Jun, 2018

基于语义感知的生成对抗网络在胸部 X 光分割的无监督领域自适应中的应用

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TL;DR通过设计语义感知的生成对抗网络，将测试图像转换成源域的外观，保留语义结构信息，并实现语义标签空间内的嵌套对抗学习。通过生成对抗网络映射数据分布、循环一致性保留像素级内容以及语义感知增强结构信息，实现对两个不同的胸部 X 光公共数据集进行左 / 右肺分割的无监督领域自适应，创造性地解决了深度学习在 domain shift 上性能下降的问题，并与有监督的迁移学习性能相媲美。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 无监督像素级域自适应生成对抗网络

    本文提出了一种基于生成对抗网络的方法，通过在像素空间中学习一种转换方法，将源域图像适应为与目标域相同的样子，以解决渲染图像训练模型泛化性不强的问题。该方法不仅可以生成逼真的样本，而且在许多无监督域适应场景中均优于现有技术，并证明了适应过程对于训练期间未被观察到的物体类别的泛化性。

    Dec, 2016

  • 基于 Unet-GAN 的医学图像分割领域偏移问题和供应商适配

    本文提出了一种基于 Unet-GAN 的通用框架，通过无需注释的跨供应商训练和适应性学习来解决困扰医疗场景下声图图像分割问题的难题。

    Oct, 2019

  • 基于对抗神经网络的无监督领域自适应脑损伤分割

    该研究使用对抗神经网络进行无监督的领域自适应来训练一种分割方法，此方法更加稳健，并且不需要对测试领域进行任何注释，该系统在对两种头部 CT 数据进行测试时，得到的分割精度非常接近于有监督领域自适应的上限。

    Dec, 2016

  • 使用对抗性损失对卷积神经网络进行生物医学图像分割的无监督跨模态域自适应

    本文提出一种基于对抗学习的无监督域适应框架，通过一个域适应模块和一个域批判模块来实现不同模态医学图像分割的跨域问题，无需使用目标域标签信息，仅利用 MRI 图像训练的卷积神经网络适应非配对的 CT 数据来进行心脏结构分割，取得了良好的结果。

    Apr, 2018

  • 利用合成数据进行学习：解决语义分割的领域偏移问题

    该研究提出了一种基于生成对抗网络（GANs）的新方法，以改进分割网络所学到的表示在合成和真实领域中的自适应，证明了其具有广泛性和可扩展性。

    Nov, 2017

  • 基于 GAN 数据增强的自我集成在语义分割领域适应中的应用

    这篇论文提出了一种基于自举技术和生成对抗网络的语义分割方法来解决无监督域自适应问题，其中，生成对抗网络的数据增强方法有效地帮助了域的对齐。实验表明，该方法在数据集上表现优异。

    Sep, 2019

  • 远程感知图像中的数据增强和适应的条件生成对抗网络

    使用 GAN 将给定的标记遥感图像拓展成更大的数据集并评测其对于物体检测任务的性能提升。

    Aug, 2019

  • 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

  • 自监督的无监督领域内语义分割自适应

    本文提出了一个两步自监督域自适应方法，以最小化域间和域内差距，首先进行模型的域间自适应，然后使用基于熵的排序函数将目标域分为易和难两部分，最终采用自监督自适应技术从易到难来降低域内差距。

    Apr, 2020