Aug, 2020

基于实例自适应技术的无监督领域自适应自训练

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TL;DR本文提出了一种基于实例适应的自我训练框架，应用于语义分割的无监督域自适应问题，该方法采用了一种新的伪标签生成策略和区域引导正则化方法，以在'GTA5 to Cityscapes'和'SYNTHIA to Cityscapes'数据集上的任务中获得更好的性能表现。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 自我监督下的无监督领域自适应

    本文研究无监督领域自适应，提出了一种将源域和目标域之间的表示进行对齐的方法，从而使目标域数据的分类准确性更高。该方法利用自监督任务对两个域进行训练并成功地泛化到目标域。在实验中，我们获得了四个标准基准测试中的最先进结果，并在分割适应性方面取得了有竞争力的结果。

    Sep, 2019

  • 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

  • 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

  • 自监督对比学习与自训练在语义分割的无监督领域自适应中的应用

    本文提出了一种基于对比学习和自我训练的方法，该方法可以很好地应用于不同领域的实例进行语义分割，可以将语义类别在跨域上进行对齐，从而达到更好的结果。

    May, 2021

  • 浅层特征指导无监督领域自适应在类边界上的语义分割

    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

  • 能量模型在带标签伪标签约束下的自训练无监督领域自适应

    通过在无标签目标样本的训练中引入能量函数最小化目标的约束，该论文提出改进的深度自训练框架，以提高无监督域适应的性能，并在大规模图像分类和语义分割任物上进行了广泛的实验。

    Aug, 2022

  • 通过结构约束对自我训练进行规范化，用于无监督领域自适应

    该研究提出一种基于深度信息的结构性正则化方法，将物体对比约束融入传统的自学习目标中，通过 RGB 图像和深度图像的多模态聚类，实现对真实物体的一致性提取。在多个无监督领域自适应测试中，改进的方法在语义分割方面取得了显著效果提升。

    Apr, 2023

  • 无监督域自适应的语义分割研究及伪标记自我修正

    基于深度学习的解决方案如何在面对与训练数据不同特征的情况下, 语义分割会有性能下降的问题, 针对此问题提出了一种无监督领域适应的方法, 利用辅助伪标签优化网络进行自训练, 实验结果表明这种方法在基准数据集上的表现显著优于之前的最先进方法.

    Oct, 2023

  • 多目标无监督领域自适应语义分割

    通过无需外部数据的多目标无监督领域适应策略，实现语义分割模型在新的未知目标域上的适应，无需使用来自多个目标域的标注和未标注数据，通过自我蒸馏和对抗学习的简单方法在多个合成-真实和真实-真实的适应设置中显著优于现有最先进解决方案。

    May, 2024