使用代理标签的策略课程进行自适应语义分割
本文提出了一种基于迭代自训练的无监督域自适应框架，在自训练的基础上提出了一种新的类平衡自训练框架，并引入了空间先验来改善生成的标签。综合实验表明，所提出的方法在多个主要 UDA 设置下均实现了最先进的语义分割性能。
Oct, 2018
该研究提出了一个领域自适应方法，以学习具有辨别性的特征表示，并使用对抗学习来将目标领域中的特征表示推向源领域中的分布，从而实现了对未标注目标领域的预测。
Jan, 2019
通过提出代理标签方法，使用多重对抗训练产生高质量标签，使得深度模型能够在目标域上进行带监督的训练，以解决语义分割过程中像素级别标注数量巨大，使其难以扩展。
Jul, 2019
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
本文概述了用于语义分割的深度网络无监督域适应的最新进展，并提供了清晰的分类。该文介绍了该问题的各种情况、不同水平上的适应策略、以及基于对抗学习、生成式、分类器差异性分析、自学习、熵最小化、课程学习和多任务学习等方法的文献综述。该文最后通过在自动驾驶情景下对各种方法的性能进行比较。
May, 2020
本文提出了一种利用多头框架和自学习提取可靠目标伪标签以实现无源自适应的方法，并引入了一个新的条件先验强制自编码器以改善伪标签质量。实验证明该方法在标准测试基准上显示出较高性能，并显示出与在线适应的兼容性。
Aug, 2021
本研究致力于在无监督域自适应的背景下，解决深度神经网络在语义分割任务中出现的领域转移问题，提出了一种新的低层适应策略和有效的数据增强方法，可以有效地提高分类边界上的表现。
Oct, 2021
一个基于自训练网络的语义分割框架，该框架主要包含两个部分：正样本提取和负样本提取，以及选用了启发式的互补标签选择方法。通过实验可知，该框架在广泛应用的合成到实际领域的语义分割任务上表现出了很高的性能。
Oct, 2021
本研究提出了一种新的域自适应语义分割方法T2S-DA，通过将目标特征拉近到源特征中来提高模型的跨域特征表示性能；同时，该方法还采用动态加权策略，使模型可以更好地集中在那些表现较差的像素类别上。实验结果证明，T2S-DA方法学习的表示性能更加明显和具有一般性，且比现有的方法表现更优秀，同时还验证了其领域不变性属性。
May, 2023
该研究论文提出了一种在半监督框架下增强领域适应中对抗学习方法基准的方法，该方法不仅在语义分割和单一域分类器神经网络上具有实用价值，还通过设计新的训练目标损失函数来改善有标签的目标数据表现为源数据或真实目标数据的情况，并提出一种基于熵的无监督选择过程来优化适应中有标签目标样本的选择。实验证明了该方法的竞争性性能。
Dec, 2023