Apr, 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

  • 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

  • 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

  • 多模态融合自适应：无监督语义分割自适应强框架

    本文提出一种基于伪标签的无监督域适应(MFA)方法，通过融合跨模型、时间和在线离线伪标签等三种策略，有效地提高了语义分割适应性。在两个广泛使用的基准测试上表现良好，分别达到58.2%和62.5%的mIOU，创造了新的技术水平记录。

    Dec, 2021

  • 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

  • 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

  • 领域自适应语义分割的样式适应

    我们提出了一种简单直接的方法来减小不同领域之间的差异，该方法无需进行额外的参数计算，并且可以与基于自训练的无监督领域适应方法无缝集成。通过在潜在特征空间中将目标领域的风格传递给源领域，该模型在决策过程中优先考虑目标领域的风格，在图像级别和浅层特征图级别上解决了该问题，并实现了在目标领域上出色的性能。我们的方法在合成到真实的无监督领域适应任务中取得了显著的性能提升，比如在GTA->Cityscapes数据集上达到了显著的UDA性能，mIoU为76.93%，比先前最先进结果改善了1.03个百分点。

    Apr, 2024

  • 多目标无监督领域自适应语义分割

    通过无需外部数据的多目标无监督领域适应策略，实现语义分割模型在新的未知目标域上的适应，无需使用来自多个目标域的标注和未标注数据，通过自我蒸馏和对抗学习的简单方法在多个合成-真实和真实-真实的适应设置中显著优于现有最先进解决方案。

    May, 2024

  • 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