ICCVAug, 2021

基于双路径学习的语义分割领域自适应

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TL;DR本文提出了一种基于自我监督学习和图像翻译的双路径学习框架 (DPL)，以减轻在单域范式下 (源域或目标域) 导致的可视化不一致性，并通过双路图像翻译和双路自适应分割等创新技术推广两种方法在交互方式下相互促进，实验结果表明，DPL 模型比现有的基于自我监督学习和图像翻译的自适应分割方法具有更好的性能。
domain adaptationsemantic segmentationself-supervised learningdual-path learningimage translation
发现论文，激发创造
  • 基于扩散的图像转换在领域自适应语义分割中的应用

    通过使用源领域标签作为图像翻译的明确指导，本文提出了一种创新的方法来解决领域自适应语义分割中的语义一致的局部细节保持问题，并利用了渐进翻译学习策略来实现在具有大差距领域中可靠工作的语义梯度引导方法。大量实验证明了我们方法相对于最先进的方法的优越性。

    Aug, 2023

  • 语义分割领域自适应的双向学习

    本研究提出了一种基于双向学习和自我监督学习的域自适应语义图像分割框架，与现有技术相比，在大幅优化分割结果的同时，避免了对大规模数据集的手工标注。

    Apr, 2019

  • 基于双层领域混合的半监督领域适应用于语义分割

    该研究提出一种基于双层域混合的半监督领域自适应框架，结合数据混合方法和知识蒸馏，通过给定少量标记的数据和大量标记的源数据来减少域间差异，并在自我训练中生成伪标签。实验证明该框架在合成到实际语义分割基准中表现出有效性。

    Mar, 2021

  • 通过自监督源域投影和多级对比学习实现广义语义分割

    该研究提出了一种基于领域映射和对比学习的方法，通过自监督源域投影和多级对比学习来减少域差异并提高泛化能力，通过大量实验证明了该方法在语义分割方面具有良好的泛化能力。

    Mar, 2023

  • 视觉域适应的可转移对比学习

    本文提出了一种自我监督学习方法，即可转移对比学习（TCL），其将 SSL 和所需的跨域可转移性紧密地联系起来，并通过特定的内存库和伪标签战略对源和目标之间的跨域内部类域差异进行惩罚

    Dec, 2021

  • 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

  • 双向对比学习用于领域自适应语义分割

    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

  • 基于交叉模态学习的三维语义分割领域自适应

    本文介绍了一种新的领域适应策略 - “交叉模态学习”，在无监督和半监督领域适应设置下，通过两种模式的相互模仿实现模态之间的一致性，在 3D 语义分割任务中证明了该方法的有效性

    Jan, 2021

  • 面向语义分割领域自适应的语义感知图像翻译

    该论文探讨了解决语义分割领域中的域适应问题，提出了基于生成模型和像素级域对齐的方法，通过实验表明其在解决合成数据到真实场景的语义分割问题上的优越性。

    Sep, 2020

  • SSL-DG: 对医疗图像分割中的半监督学习和领域泛化进行反思和融合

    通过联合使用半监督学习与领域泛化方法，提出了 SSL-DG，实现了在有限标注数据下的跨域泛化效果，并在两个具有挑战性的领域泛化任务中显著优于现有方法。

    Nov, 2023