域整理：简化图像缓解合成 - 真实域间的转移并提高深度估计

CVPRFeb, 2020

域整理：简化图像缓解合成 - 真实域间的转移并提高深度估计

Domain Decluttering: Simplifying Images to Mitigate Synthetic-Real Domain Shift and Improve Depth Estimation

Yunhan Zhao, Shu Kong, Daeyun Shin, Charless Fowlkes

TL;DR通过注意力模块，学习识别和去除真实图像中的困难部分，以提高合成数据训练的模型对真实图像的景深估计。

Abstract

Leveraging synthetically rendered data offers great potential to improve monocular depth estimation and other geometric estimation tasks, but closing the synthetic-real domain gap is a non-trivial and important t

synthetic-real domain gap monocular depth estimation unsupervised domain adaptation attention module arc

发现论文，激发创造

域风格迁移：一种强而简单的合成到真实图像域自适应基准线

通过对于一种现有的照片风格转换算法进行简单的修改，本文展示了应用于真实图像时的深度神经网络有效利用合成数据的方法，提高了合成图像到真实图像的领域适应性。我们在语义分割和物体检测的四个合成到真实的任务上进行了广泛的实验验证，展示了我们的方法在基于分割和物体检测的度量方面超越了任何当前的基于 GAN 的图像翻译方法的性能。此外，我们还通过距离分析方法，展示了我们的算法在缩小他们之间距离并且将合成数据转换为真实数据方面得到的显著效果。

Jul, 2018

聚焦模糊：连接深度估计合成与实际领域的差距

本文通过使用领域不变的虚焦模糊作为直接监督来解决数据驱动的深度估计方法在不训练场景外的概括能力问题，并利用置换不变卷积神经网络利用虚焦提示，通过不同焦点的图像差异训练模型，从而在合成数据集合和真实世界图像集合上取得了令人信服的泛化结果和最先进的深度预测。

May, 2020

领域转移的合成数据生成用于提高单目深度估计

基于 3D 合成环境和 CycleGAN 域转换的数据生成方法与常见的 NYUDepth V2 数据集相比，通过使用不同的真实和模拟数据集训练基于 DenseDepth 结构的深度估计模型，我们评估了模型在新采集的图像和 Husky 机器人的 LiDAR 深度数据上的性能，证明了 GAN 转换的数据在深度估计中可以作为有效的替代真实世界数据的方法。

May, 2024

面向现实的城市场景语义分割自适应技术

该论文提出了一种面向现实的域适应方法，通过学习合成数据，结合目标引导的蒸馏和空间感知的适应方案，可以提高语义分割网络从合成到真实城市场景的泛化能力。

Nov, 2017

城市场景语义分割中合成数据的有效使用

本文提出了一种无需真实图像数据的方法，通过修改前景和背景类的训练方法来适应合成图像，有效地训练出了适用于城市街景和驾驶场景的图像语义分割模型。

Jul, 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

从合成数据中学习语义分割：一种几何引导的输入输出适应方法

本研究利用合成数据中的几何信息，结合图像翻译网络和任务网络，通过对抗性训练同时进行深度估计和语义分割，有效地缩小域差距，实现了跨域语义分割的重大性能提高。