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

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

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

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

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

提出了一种新颖的无监督领域自适应方法，通过像素-原型对比学习框架进行标记迁移，学习跨域不变且具有区分性的特征，生成动态伪标签来建立对比学习训练对，并逐渐调整原型的领域偏差来提高其性能。

Jul, 2022

本文提出使用有别于过往方法的对比公式来实现 CONtrastive FEaTure and pIxel alignment (CONFETI)，并使用类别间跨领域信息将像素级和特征级（采用像素原型对比方法）的对齐相结合，以用于解决合成和真实世界数据集之间的领域缺口问题，在DeepLabV2上优于现有最先进方法。

Jun, 2023

本文介绍了一种新的半监督领域适应框架，该框架结合了跨域混合和内域混合，实现了更好地利用目标域信息，并在GTA5toCityscapes和SYNTHIA2Cityscapes基准数据集上取得了显著的效果优于之前的方法。

Aug, 2023

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