本论文介绍一种基于课程式学习（curriculum-style learning）的方法，通过学习全局标签分布和局部分布来缓解城市风景语义分割中真实图像和合成数据之间的领域差异，并在两个数据集和两个骨干网络上的实验中表现优异。

Jul, 2017

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

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

在城市场景语义分割中，我们提出一种课程学习的方法来尽可能减小真实和合成数据之间的差距。该方法采用先易后难的策略，对全局标签分布和本地超像素标签分布进行先验知识的推断，并在此基础上训练语义分割网络。在两个数据集和两种Backbone网络上，我们的方法表现优于基线，并且进行了广泛的实验研究。

Dec, 2018

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。

Mar, 2020

本文提出了一种半监督的方法 ASS 来处理域自适应问题，使用语义级别的对抗学习来提高全局和局部特征的分布一致性，从而更好地减轻源域和目标域之间的数据分布差异。实验结果表明，使用少量的注释样本，ASS 可以显著优于目前的无监督方法，并可以通过增加目标域的注释样本克服针对源域的过度拟合.

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

本文提出了基于像素级循环关联的域自适应语义分割方法，该方法仅需要源域注释即可在目标域产生令人满意的像素级预测，并在两个标准基准测试中获得了优秀的性能表现，可望在未来的域适应语义分割研究中发挥一定的作用。

Oct, 2020

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