Mar, 2020

标签驱动的域自适应语义分割重建

HTML
PDF
TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 通过判别式补丁表示实现结构输出的域适应

    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

  • CrDoCo：带有跨域一致性的像素级域转化

    本文提出了一种新颖的基于像素的对抗域自适应算法，通过利用图像到图像翻译方法进行数据增强，并引入跨域一致性损失来强制使得我们的自适应模型产生一致的预测，从而在广泛的无监督域自适应任务中获得与最先进方法相当的表现。

    Jan, 2020

  • 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

  • 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

  • 基于协作学习的多源域自适应语义分割

    本文提出了一种新颖的基于协作学习的多源领域自适应框架，通过像素值分布的对齐和伪标签的约束来充分利用多个源域的语义信息，同时通过图像翻译使源域与目标域之间的差距减小，经实验证明，在语义分割任务中，该方法在Cityscapes数据集的验证集上获得59.0％的mIoU，显著优于所有之前的单一和多源无监督领域自适应方法。

    Mar, 2021

  • 基于补丁对比学习的语义分割领域自适应

    本文介绍了一种新的无监督和半监督领域适应方法，利用对比学习通过对跨域中的结构相似标签块的特征进行对齐来弥合域差距，以便更容易训练和提高性能。此方法在两个具有挑战性的领域适应分割任务中始终优于现有的无监督和半监督方法，特别是当目标域注释数量很小时。

    Apr, 2021

  • 基于低层边缘信息传输的语义分割无监督领域自适应

    本研究提出了一种基于低级边缘信息的领域自适应方法，通过使用独立边缘流来处理边缘信息，从而在目标领域上产生高质量的语义边界，进而通过边缘一致性损失来对齐目标语义预测与产生的语义边界，并且进一步提出了用于语义对抗学习和自监督学习的两种经验再加权方法，这些方法能够进一步提高该结构的自适应性能。在两个UDA基准数据集上的综合实验表明，该结构相比现有技术具有更好的表现。

    Sep, 2021

  • 无源域适应的可靠像素级标签生成

    该论文提出了一种简单而新颖的图像翻译工作流程ReGEN，以解决领域自适应设置中标记源域数据集仅来自预训练黑盒分割模型的问题。

    Jul, 2023

  • 语义分割的对抗性半监督域自适应：标记目标样本的新角色

    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