CVPRApr, 2021

基于无监督域自适应的语义分割的集成蒸馏再思考

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TL;DR提出了一种灵活的 “ensemble-distillation 框架”，用于执行基于语义分割的无监督域自适应任务，允许任意组成集合的成员，同时保持其优越性能。通过在 GTA5 到 Cityscapes 和 SYNTHIA 到 Cityscapes 基准测试上进行广泛的实验，证实所提出方法的优越性能、鲁棒性和灵活性。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 划分、集成与征服：自主域适应中的最后一英里 - 车载语义分割

    提出了 DEC，这是一个灵活的多源数据集的 UDA 框架，通过将语义类别进行分类，并使用仅在合成数据集上训练的集成模型将它们的输出融合，来解决研究中的合成多源数据集的挑战，以获得最终的分割掩模，并可以与现有的 UDA 方法相结合，在 Cityscapes、BDD100K 和 Mapillary Vistas 上实现了最先进的性能。

    Jun, 2024

  • 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

  • 语义分割的连续无监督域自适应的多头蒸馏

    本文提出了一种新颖的连续无监督域自适应框架，MuHDi，它使用多头蒸馏方法解决了持续学习任务中的灾难性遗忘问题，并进行了大量的消融与实验说明其在挑战性的多目标 UDA 语义分割基准上的有效性与鲁棒性。

    Apr, 2022

  • 基于实例自适应技术的无监督领域自适应自训练

    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。

    Aug, 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

  • 语义分割中的多目标对抗框架跨域适应性

    本研究致力于解决面向多个目标域的无监督域自适应语义分割任务，提出了两种对抗性框架以实现多目标自适应，并在四个新的多目标基准测试中表现出色。

    Aug, 2021

  • 探索语义分割中无监督领域自适应的鲁棒性

    提出了一种在输出空间中采用对比损失来最大限度地增加干净图像和其对抗性示例之间的一致性的对抗性自监督 UDA 方法，名为 ASSUDA，以提高深度神经网络对敌对示例的鲁棒性和分割任务的可靠性。

    May, 2021

  • 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

  • 语义分割的无监督域自适应重新思考

    该论文研究了利用少量标记数据来对无监督领域适应（UDA）进行数据中心性思考，并探究了如何优选经典的 UDA 方法的超参数和使用少量标记数据进行微调的效果。

    Jun, 2022