提出了一种基于不确定性感知和地区一致性的跨域语义分割一致性正则化方法，通过利用目标样本的潜在不确定性信息，引入了动态加权的一致性损失，使得从教师模型传递到学生模型的知识更具意义和可靠性。同时，提出了一种 ClassDrop 掩蔽生成算法和 ClassOut 策略，实现了地区一致性的有效建模。实验表明，该方法在四个跨域自适应基准上优于现有方法。

Apr, 2020

本文针对语义分割中标注数据昂贵的问题，提出一种新的局部一致的领域自适应技术（CrCDA），利用反向传播的对抗学习方法，在局部特征表示空间中显式地学习并执行基于原型的本地上下文关系。该方法在处理 GTA5 到 Cityscapes 和 SYNTHIA 到 Cityscapes 等两个挑战性的领域自适应分割任务中优于目前最先进的技术，取得了卓越的分割表现。

Jul, 2020

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

本研究探讨了医学图像分割中相对较少研究的半监督域适应方法，通过使用自我学习的预训练编码器以及像素级特征一致性约束，提出了一种两阶段训练过程，并实验证明该方法在两个域适应图像分割任务中优于其他方法。

Jul, 2023

本研究提出了一种新的无监督域自适应方法，通过粗、细两个阶段中的影像级对齐和类别级别特征分布规则化来统一解决影像级别和类别级别导致的域差异问题，其中概念中的 “类别级别特征分布” 指的是使用三元组损失限制源域的类别中心和自监督一致性规则化目标域，实验证明本研究所提出的方法提高了分割模型的泛化能力并显著优于之前的方法。

Mar, 2021

本文提出了一种因果原型启发的对比适应方法（CPCA）来探索不同高分辨率遥感图像领域及其语义标签之间的不变因果机制，通过因果特征分解模块将因果特征和偏差特征从源域和目标域图像中解开，然后使用因果原型对比模块学习域不变的因果特征，并引入因果干预模块对偏差特征进行干预以生成反事实无偏样本，通过强制因果特征符合可分离性、不变性和干预的原则，CPCA 能够模拟源域和目标域的因果因素，并基于因果特征在目标域上做出决策，从而提高了泛化能力。在三个跨域任务的大量实验中，CPCA 明显优于现有的最先进方法。

Mar, 2024

本文提出了基于区域级别对比和一致性学习框架 (RC^2L) 的半监督语义分割方法，通过引入区域级别损失，包括 Region Mask Contrastive (RMC) 损失、Region Feature Contrastive (RFC) 损失、Region Class Consistency (RCC) 损失和 Semantic Mask Consistency (SMC) 损失，实现了更好的稳定性和性能。在 PASCAL VOC 2012 和 Cityscapes 数据集上的实验结果表明，所提出的方法优于现有最先进方法。

Apr, 2022

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

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

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