CVPRApr, 2021

语义分割的无监督域适应中的潜空间正则化

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TL;DR本文提出一种特征级别的空间塑形正则化策略来减少语义分割中的域差异，从而在自动驾驶设置中实现了多种合成到实际路景基准的最先进结果。
convolutional neural networkssemantic segmentationregularization strategyautonomous drivingstate-of-the-art results
发现论文，激发创造
  • 基于特征空间密度匹配的语义分割无监督域自适应

    本文提出了一种基于无监督域自适应的语义分割方法，通过核密度估计将目标数据分布匹配到源数据的特征空间中，从而减轻对目标数据进行标注的需求，提高了多地点前列腺 MRI 和组织病理学图像分割结果的可比性和优越性。

    May, 2023

  • 基于正交和聚类嵌入的语义分割无监督域适应

    本文提出一种基于特征聚类和正交性损失等方法的无监督领域自适应策略，能够在合成到真实场景的情况下有效提高特征空间结构的判别能力并达到最先进的性能。

    Nov, 2020

  • 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

  • 标签驱动的域自适应语义分割重建

    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

  • 无监督域自适应的共同正则化对齐

    本研究提出了一种多样化特征空间的共同约束域对齐方法，用于解决深度神经网络在不同数据分布下的泛化问题，并在多个领域适用。

    Nov, 2018

  • 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

  • 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

  • 基于内部表示的在线连续域适应语义图像分割

    本研究提出一种在线无监督域自适应算法，通过在共享嵌入空间中最小化源潜在特征与目标特征之间的分布距离，促进两个领域之间的共享领域无关潜在特征空间，从而改善图像的语义分割模型在未注释领域上的泛化性能。为了在自适应过程中减轻对源样本访问的需求，我们通过一个合适的替代分布（如高斯混合模型）来近似源潜在特征分布。我们在已建立的语义分割数据集上评估了我们的方法，并证明它在未注释领域的泛化性能上与最先进的无监督域自适应方法相比具有竞争优势。

    Jan, 2024

  • 语义分割的无监督对比域自适应

    通过对比学习实现特征对齐，提出了一种跨领域适应的标签扩展方法，结果表明，我们的方法在 Cityscapes 数据集上的表现始终优于最先进的方法。

    Apr, 2022

  • 自监督的无监督领域内语义分割自适应

    本文提出了一个两步自监督域自适应方法，以最小化域间和域内差距，首先进行模型的域间自适应，然后使用基于熵的排序函数将目标域分为易和难两部分，最终采用自监督自适应技术从易到难来降低域内差距。

    Apr, 2020