一种以对抗扰动为导向的领域自适应语义分割方法

AAAIDec, 2019

一种以对抗扰动为导向的领域自适应语义分割方法

An Adversarial Perturbation Oriented Domain Adaptation Approach for Semantic Segmentation

Jihan Yang, Ruijia Xu, Ruiyu Li, Xiaojuan Qi, Xiaoyong Shen...

TL;DR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。

Abstract

We focus on unsupervised domain adaptation (UDA) for the task of semantic segmentation. Recently, adversarial alignment has been widely adopted to match the marginal distribution of feature representations across

unsupervised domain adaptation semantic segmentation adversarial alignment classifier training feature space perturbations

发现论文，激发创造

语义分割中的多目标对抗框架跨域适应性

本研究致力于解决面向多个目标域的无监督域自适应语义分割任务，提出了两种对抗性框架以实现多目标自适应，并在四个新的多目标基准测试中表现出色。

Aug, 2021

多领域判别器与自适应自训练的无监督领域自适应

本文提出一种基于无监督域自适应（UDA）的方法，针对城市场景的语义分割应用领域，将深度神经网络从合成数据源，适应到真实数据源上，通过引入对抗模块和自训练策略实现充分对齐两个数据分布，模块化的架构使得模型适用范围更广，实验结果表明该方法的有效性和稳健性。

Apr, 2020

基于正交和聚类嵌入的语义分割无监督域适应

本文提出一种基于特征聚类和正交性损失等方法的无监督领域自适应策略，能够在合成到真实场景的情况下有效提高特征空间结构的判别能力并达到最先进的性能。

Nov, 2020

基于内部表示的在线连续域适应语义图像分割

本研究提出一种在线无监督域自适应算法，通过在共享嵌入空间中最小化源潜在特征与目标特征之间的分布距离，促进两个领域之间的共享领域无关潜在特征空间，从而改善图像的语义分割模型在未注释领域上的泛化性能。为了在自适应过程中减轻对源样本访问的需求，我们通过一个合适的替代分布（如高斯混合模型）来近似源潜在特征分布。我们在已建立的语义分割数据集上评估了我们的方法，并证明它在未注释领域的泛化性能上与最先进的无监督域自适应方法相比具有竞争优势。

Jan, 2024

无人驾驶目标检测中基于像素和特征级别的域自适应

本文提出一种新的无监督领域自适应模型，通过像素级和特征级变换相结合解决了自主驾驶中更复杂的目标检测问题，同时引入了生成对抗网络和循环一致性损失以及区域提案特征对抗训练等方法，通过实验证明了本方法的鲁棒性和优越性。

Sep, 2018

语义分割中的无监督域适应：综述

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

探索语义分割中无监督领域自适应的鲁棒性

提出了一种在输出空间中采用对比损失来最大限度地增加干净图像和其对抗性示例之间的一致性的对抗性自监督 UDA 方法，名为 ASSUDA，以提高深度神经网络对敌对示例的鲁棒性和分割任务的可靠性。

May, 2021

粗到精的域自适应语义分割：光度对齐和类别中心正则化

本研究提出了一种新的无监督域自适应方法，通过粗、细两个阶段中的影像级对齐和类别级别特征分布规则化来统一解决影像级别和类别级别导致的域差异问题，其中概念中的 “类别级别特征分布” 指的是使用三元组损失限制源域的类别中心和自监督一致性规则化目标域，实验证明本研究所提出的方法提高了分割模型的泛化能力并显著优于之前的方法。

Mar, 2021

基于分类锚点的无监督领域自适应语义分割

该论文提出了一种新的类别锚点引导的无监督域自适应（UDA）模型，用于语义分割，并通过锚定和伪标签，显式强制执行类别感知的特征对齐来学习共享的判别特征和分类器，其一系列损失函数和训练机制均展现出卓越的性能。

Oct, 2019

基于类平衡自训练的语义分割领域自适应

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