提出一种针对图像数据的新型两阶段框架，通过逐步训练多尺度神经网络从源域到目标域执行图像翻译，将生成的新数据作为任何标准 UDA 方法的输入，以进一步降低域差距，达到提高域自适应技术的效果。

Apr, 2022

通过对比学习实现特征对齐，提出了一种跨领域适应的标签扩展方法，结果表明，我们的方法在 Cityscapes 数据集上的表现始终优于最先进的方法。

Apr, 2022

本文提出了一种半监督的方法 ASS 来处理域自适应问题，使用语义级别的对抗学习来提高全局和局部特征的分布一致性，从而更好地减轻源域和目标域之间的数据分布差异。实验结果表明，使用少量的注释样本，ASS 可以显著优于目前的无监督方法，并可以通过增加目标域的注释样本克服针对源域的过度拟合.

Apr, 2020

本研究利用合成数据中的几何信息，结合图像翻译网络和任务网络，通过对抗性训练同时进行深度估计和语义分割，有效地缩小域差距，实现了跨域语义分割的重大性能提高。

Dec, 2018

本研究提出了一种基于视觉 - 语言模型的视觉语义分割方法，通过在源领域进行训练并在未见目标领域进行评估，提高了领域通用性。实验证明，该方法在域通用分割中的性能优于传统的视觉训练方法，取得了 7.6% mIoU 的提升。同时，在主流数据集上取得了 76.48% mIoU 的性能，超过了此前最优方法 6.9% mIoU 的水平。还表明该方法在领域内具有强大的泛化能力，并在当前排行榜上与最优方法并列第一。

Dec, 2023

本文提出 Adversarial Style Augmentation 方法来解决语义分割中的领域通用性问题，其通过在训练过程中动态生成样式强化的图像，以有效地避免模型过度拟合于源域，并且在两个合成 - 真实语义分割基准测试数据集上进行实验，结果显示 Adversarial Style Augmentation 可以显着提高模型在未见真实域上的性能。

Jul, 2022

我们提出了一种名为 DGInStyle 的高效数据生成流水线，通过将预训练的潜在扩散模型（LDM）专门用于语义控制生成，设计一种多分辨率潜在融合技术来克服 LDM 对主导对象的偏见，并提出一种样式交换技术来赋予丰富的生成先验学习的语义控制。使用 DGInStyle，我们生成了一个多样化的街景数据集，在其上训练了一个领域无关的语义分割模型，并在多个流行的自动驾驶数据集上评估了该模型的性能，我们的方法一致提高了几种领域泛化方法的性能，在某些情况下比之前的最先进方法提高了 2.5 个 mIoU，而没有我们的生成增强方案。

Dec, 2023

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

本文提出了一个两步自监督域自适应方法，以最小化域间和域内差距，首先进行模型的域间自适应，然后使用基于熵的排序函数将目标域分为易和难两部分，最终采用自监督自适应技术从易到难来降低域内差距。

Apr, 2020

通过对于一种现有的照片风格转换算法进行简单的修改，本文展示了应用于真实图像时的深度神经网络有效利用合成数据的方法，提高了合成图像到真实图像的领域适应性。我们在语义分割和物体检测的四个合成到真实的任务上进行了广泛的实验验证，展示了我们的方法在基于分割和物体检测的度量方面超越了任何当前的基于 GAN 的图像翻译方法的性能。此外，我们还通过距离分析方法，展示了我们的算法在缩小他们之间距离并且将合成数据转换为真实数据方面得到的显著效果。

Jul, 2018