Mar, 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

HTML
PDF
TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 探究领域变化：基于类别的对抗学习在语义一致性领域适应中的应用

    本文提出了一种基于分类级别对抗网络和协同训练方法的非监督域自适应语义分割模型，通过加强对局部语义一致性的控制来优化全局对齐策略，取得了与当前领先技术水平相当的分割精度。实验任务包括GTA5->Cityscapes和SYNTHIA -> Cityscapes两种不同的领域自适应任务。

    Sep, 2018

  • 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

  • 使用弱标签的域自适应语义分割

    论文提出一个新框架，使用image-level weak labels，引入了category-wise alignment来实现domain adaptation中feature alignment和pseudo-labeling的相互作用，实验结果表明在UDA和WDA上都有显著的提高。

    Jul, 2020

  • 无监督模型适应连续语义分割

    本文提出了一种算法，通过学习源域的原型分布来将目标域分布与源域分布在嵌入空间中对齐，用于自适应预训练模型以便在目标域中泛化。

    Sep, 2020

  • 无监督批归一化适应（UBNA）：一种域自适应方法，用于语义分割而不使用源域表示

    本文提出一种新颖的无监督归一化层自适应方法(Unsupervised BatchNorm Adaptation, UBNA)，该方法通过部分适应归一化层统计来将给定的预训练模型适应到看不见的目标领域，无需使用来自源领域的任何表示(既没有数据也没有网络)，并且可以以在线方式或者在使用目标领域中的少量未标记图像的情况下，以几次样本的方式进行。通过评估利用标准的无监督领域适应基准的语义分割，我们展示了这比没有适应和使用仅从目标域中获得的统计数据的基线方法优越，并且与标准的无监督领域适应方法相比，我们报告了性能和使用源领域表示之间的权衡。

    Nov, 2020

  • 领域自适应语义分割的跨域分组和对齐

    本文提出一种可学习的聚类模块以及称为跨域分组和对齐的新颖域自适应框架，以解决先前方法的限制，包括多模态数据分布和类别不平衡问题。我们声称通过鼓励对聚类之间的语义一致性和正交性进行两个损失函数，解决了聚类中的域对齐问题，而且还提出一种解决类不平衡的问题的损失函数。实验证明，我们的方法在各种域适应设置中均能提高语义分割的适应性能，并超越了现有技术水平。

    Dec, 2020

  • 区域对比一致性正则化的域自适应语义分割

    本文提出了一种基于区域对比一致性正则化（RCCR）、动量投影头和记忆库机制的无监督域自适应语义分割方法，旨在提高在不同环境下的分割精度。实验证明，该方法优于现有的基准方法。

    Oct, 2021

  • 领域自适应的一致性正则化

    本文提出将一致性正则化项加入半监督UDA中，通过建模网络输出元素之间的像素之间的相互关系，在DAFormer框架上改善了GTA5到Cityscapes数据集19类mIoU表现0.8和SYNTHIA到Cityscapes数据集16类mIoU表现1.2。

    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

  • 基于双层交互的领域自适应语义分割

    本文提出了一个双层互动的域自适应(DIDA)方法来解决语义分割伪标签错误的问题，该方法基于无监督域自适应，同时使用实例层面和语义层面相似度实现更可靠的伪标签，实现了优于现有技术的效果。

    Jul, 2023