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

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

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

本文介绍了一种基于自监督深度估计来缩小源域和目标域之间领域漂移的方法，该方法旨在增强目标语义预测，并使用深度预测的差异来明确像素级适应难度，进而修正目标语义分割伪标签。在SYNTHIA-to-Cityscapes和GTA-to-Cityscapes基准任务上，我们分别实现了55.0％和56.6％的新的最先进性能。

Apr, 2021

本研究提出一种实用且高精度的“领域自适应（domain adaptation）语义分割”方法，通过数据增强，确保保持图像转换后的语义预测的一致性，在轻量级自监督框架中训练并取得了显著的精度提高。

Apr, 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

本文是关于无监督领域适应在语义分割中应用的综述，概括了包括多领域学习、域泛化、测试时适应、无源领域适应在内的最新趋势，并介绍了语义分割的最重要的方法、广泛使用的数据集和基准。

Dec, 2021

提出了一种新的问题表述和相应的评估框架来推进无监督领域自适应语义图像分割的研究；介绍了一种在线学习的协议，旨在解决现有协议对于模型的领域局限性和离线学习性质导致算法难以在不断变化的环境中连续自适应的问题，并伴随着多种基准算法和广泛的行为分析。

Mar, 2022

该研究系统地研究了在领域自适应语义分割任务中应用Mixup的影响，并提出了一种简单而有效的混合策略 - 双向域混合（BDM），与多种最先进的自适应模型相结合，观察到了一致的显著改进。

Mar, 2023

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