Oct, 2021

发现、虚构和调适：用于语义分割的开放式化合领域适应

PDF
TL;DR本文介绍了针对语义分割的无监督域自适应（UDA）的新方法 —— 开放复合域自适应（OCDA）。该方法基于 “发现、臆造、适应” 三大设计原则构建了新的框架，它首先根据样式聚类混合目标数据，然后使用图像转换方法在源中臆造多个潜在的目标域，最后分别学习领域之间的目标和源的对齐方法。该方法将一个复杂的 OCDA 问题转化为多个简单的 UDA 问题，实现了在 GTO to C-driving 标准基准测试上取得了新的最好效果。
unsupervised domain adaptationsemantic segmentationopen compound domain adaptationlatent domainsmultiple uda problems
发现论文，激发创造
  • 聚类，分裂，融合和更新：用于开放式复合领域自适应语义分割的元学习

    提出了一种基于元学习的 OCDA 方法 MOCDA，通过对未标记的目标域进行连续建模，利用图像样式将其划分为多个子目标域，同时在线使用 MAML 算法来更新模型，实现在合成到真实的知识转移基准数据集上取得最优性能的目的。

    Dec, 2020

  • 基于深度感知的语义分割域自适应

    该工作提出了一种统一的深度感知无监督域自适应框架，通过在源领域中利用密集深度的多种补充方式，最大限度地利用了这种特权信息来训练 UDA 模型，从而提高了目标领域上训练的语义分割模型的性能，并在不同的具有挑战性的 synthetic-2-real 基准测试上实现了最先进的性能。

    Apr, 2019

  • 开放式复合领域自适应

    本文提出了一种基于课程域适应策略和记忆模块的方法，以处理由多个同质域组成的无标签复合目标域的开放复合域适应问题。实验证明我们的方法在数字分类，面部表情识别，语义分割和强化学习上非常有效。

    Sep, 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

  • 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

  • ML-BPM: 开放式复合领域适应语义分割的双向光度混合多教师学习

    本文提出了一种基于多教师框架的光度混合自适应分割方法，用于解决开放式复合领域自适应问题，比现有方法效果更好。

    Jul, 2022

  • 开放集域适应用于语义分割

    提出了一种用于语义分割的开放域适应方法，在目标域中包含未知类别，通过构建边界和未知形状感知的开放域域自适应模型 (BUS)，利用新颖的膨胀腐蚀对比损失函数来准确识别已知和未知类别的边界，并提出了一种新的领域混合增强方法（OpenReMix），此方法指导模型学习域和尺寸不变特征，以改善已知和未知类别的形状检测，通过广泛实验表明，与之前的方法相比，BUS 在具有挑战性的 OSDA-SS 场景中有效地检测未知类别。

    May, 2024

  • 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