CVPRSep, 2018

探究领域变化：基于类别的对抗学习在语义一致性领域适应中的应用

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TL;DR本文提出了一种基于分类级别对抗网络和协同训练方法的非监督域自适应语义分割模型，通过加强对局部语义一致性的控制来优化全局对齐策略，取得了与当前领先技术水平相当的分割精度。实验任务包括 GTA5->Cityscapes 和 SYNTHIA -> Cityscapes 两种不同的领域自适应任务。
unsupervised domain adaptationsemantic segmentationadversarial learningcategory-level adversarial networkco-training approach
发现论文，激发创造
  • 减轻语义级别转移：一种用于语义分割的半监督域自适应方法

    本文提出了一种半监督的方法 ASS 来处理域自适应问题，使用语义级别的对抗学习来提高全局和局部特征的分布一致性，从而更好地减轻源域和目标域之间的数据分布差异。实验结果表明，使用少量的注释样本，ASS 可以显著优于目前的无监督方法，并可以通过增加目标域的注释样本克服针对源域的过度拟合.

    Apr, 2020

  • 一种以对抗扰动为导向的领域自适应语义分割方法

    该研究论文提出了一种利用点对点特征空间敌对扰动来显式训练领域不变分类器的方法，进而解决领域间较小或头部类别在语义分割中支配对齐目标的问题，并在 GAT5 -> Cityscapes 和 SYNTHIA -> Cityscapes 两个语义分割挑战领域中取得了最新的最佳表现。

    Dec, 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

  • 标签驱动的域自适应语义分割重建

    该研究提出了一种新的框架来缓解图像翻译偏差问题并将不同领域的特征对齐，该框架通过对目标到源的翻译和从预测标签中重构源和目标图像来实现。实验结果表明，该方法在从合成到真实的城市场景理解中具有良好的效果。

    Mar, 2020

  • 类别重要性：一种细粒度对抗方法用于跨域语义分割

    该研究提出了一种基于精细级别对抗学习的策略，用于解决目标域内的类别级别特征对齐问题，从而提高语义分割模型在实际场景下的性能。

    Jul, 2020

  • 基于语义分布感知的语义分割对比自适应

    该研究提出了一种基于语义分布的对比适应算法，可以在语义分布的指导下实现像素级表示对齐，从而能够更好地解决跨域问题。经验证明，SDCA 在多个基准测试中都可以显着提高现有算法的分割准确性。

    May, 2021

  • 面向语义分割领域自适应的语义感知图像翻译

    该论文探讨了解决语义分割领域中的域适应问题，提出了基于生成模型和像素级域对齐的方法，通过实验表明其在解决合成数据到真实场景的语义分割问题上的优越性。

    Sep, 2020

  • 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

  • 物品和事物的差异对待：一种简单的无监督领域自适应方法用于语义分割

    本研究考虑了在语义分割的无监督域自适应中，如何减轻源域（合成数据）和目标域（真实数据）之间的领域偏移问题。通过不同策略的语义级别对齐使得杂物类别通常在不同领域的图像中具有相似的外观，而物品（即对象实例）则具有更大的差异，从而提高了对齐的质量。在两个无监督域自适应任务中，我们的方法展示了新的准确度最高的分割结果，并且最小化源和目标域之间的最相似的杂物和实例特征有助于缓解无法稳定地减小分布差异的问题。

    Mar, 2020

  • 语义分割中的上下文感知域自适应

    本文提出了一种基于交叉关注机制的无监督域自适应方法，用于在语义分割中将一个域中的知识转移到另一个域中，通过对自注意力机制的改进，能够更好地适应上下文依赖性和转移可操作的上下文信息，优于现有的方法。

    Mar, 2020