Dec, 2021

多模态融合自适应：无监督语义分割自适应强框架

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TL;DR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。
cross-domain semantic segmentationunsupervised domain adaptationmultiple fusion adaptationonline-offline pseudo label fusionsemantic segmentation adaptation
发现论文，激发创造
  • 泛化再适应：无需源域数据的领域自适应语义分割

    本文提出了一种利用多头框架和自学习提取可靠目标伪标签以实现无源自适应的方法，并引入了一个新的条件先验强制自编码器以改善伪标签质量。实验证明该方法在标准测试基准上显示出较高性能，并显示出与在线适应的兼容性。

    Aug, 2021

  • 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

  • 无源域自适应语义分割

    通过知识迁移和自监督学习，提出了一种基于 source-free 的语义分割域适应框架 SFDA，它可以在只有一个经过良好训练的源模型和一个未标注的目标域数据集的情况下，在语义分割中恢复和保存源域知识。

    Mar, 2021

  • 视觉基础模型提升跨模态无监督域自适应在 3D 语义分割中

    利用 2D 视觉基础模型 (VFM) 的先验知识，我们提出了一种新的 VFMSeg 流水线，通过利用这些模型来进一步增强跨模态的无监督领域自适应框架，以提供更精确的无标签目标领域标签并改善整体性能。

    Mar, 2024

  • DDF: 一种新颖的双域图像融合策略用于遥感图像语义分割的无监督域自适应

    该研究论文提出了一种混合训练策略和新颖的双域图像融合策略，有效利用原始图像、变换图像和中间域信息，并提出了一种伪标签区域特定权重策略，以增强伪标签的精确性。ISPRS Vaihingen 和 Potsdam 数据集上进行的广泛基准实验和消融研究证实了我们方法的有效性。

    Mar, 2024

  • FPL+: 基于滤波伪标签的无监督跨模态适应性在三维医学图像分割中的应用

    提出了一种基于增强型筛选伪标签的无监督域自适应 (Unsupervised Domain Adaptation, UDA) 方法，用于三维医学图像分割，通过交叉域数据增强生成高质量伪标签，结合标注的源域图像和目标域伪标签进行模型训练，在多个公共多模态数据集上表现优于十种先进的 UDA 方法，并在某些情况下甚至超过了全监督学习的效果。

    Apr, 2024

  • 面部反欺诈的生成域适应

    本文提出了一种基于生成领域适应的人脸防欺骗方法，利用图像翻译的方式将目标数据转换到源域风格，再通过双重的一致性约束保证良好的分类性能和语义一致性。实验证明该方法在人脸防欺骗方面的效果明显高于现有的先进算法。

    Jul, 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

  • 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