CVPRJun, 2022

车道检测的多层域适应

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TL;DR本研究提出了多层领域自适应（MLDA）框架，通过在像素、实例和类别三个补充的语义级别上处理交叉领域车道检测，以识别车道形状和位置先验知识，提出了一种新的视角来解决车道检测领域差异带来的挑战， 针对现有方法只关注像素级损失而忽略车道形状和位置先验知识的不足， 在两个挑战性数据集 TuSimple 和 CULane 中，我们的方法相对于现有领域自适应算法，在准确性和 F1 分数方面分别提高了 8.8％和 7.4％。
lane detectiondomain discrepancymulti-level domain adaptationsemantic levelscross-domain
发现论文，激发创造
  • 多层域自适应学习用于跨领域检测

    提出了一种多级域自适应模型，通过同时对本地级别特征和全局级别特征分布进行对齐，以解决交叉域目标检测中现有方法对局部特征分布不能有效匹配的问题，并在多种实验中验证了其效果。

    Jul, 2019

  • 无人驾驶目标检测中基于像素和特征级别的域自适应

    本文提出一种新的无监督领域自适应模型，通过像素级和特征级变换相结合解决了自主驾驶中更复杂的目标检测问题，同时引入了生成对抗网络和循环一致性损失以及区域提案特征对抗训练等方法，通过实验证明了本方法的鲁棒性和优越性。

    Sep, 2018

  • 多层次一致性无监督领域自适应三维检测

    利用 MLC-Net 框架中的教师 - 学生范式生成自适应和可靠的伪目标，实现深度学习在 3D 物体检测领域可快速交叉域匹配。

    Jul, 2021

  • 用于车道检测的合成到真实领域适应

    本文提出了一种基于自动生成的合成数据和未标记或部分标记的目标域数据学习的自动驾驶准确车道检测方法，采用了基于自编码器的方法处理合成和真实数据，同时探索了领域自适应方法和半监督学习，经过实验验证，该方法几乎能够在仅有 10％标注数据的情况下实现全监督的准确率。

    Jul, 2020

  • CARLANE: 从模拟到现实多个领域的无监督域自适应车道检测基准

    提出 CARLANE 数据集并评估了不同领域适应方法对于无人驾驶的车道检测结果，结果表明 CARLANE 能进一步加强无监督域适应的研究，并提出 Prototypical Cross-domain Self-supervised Learning 方法.

    Jun, 2022

  • CL3D：基于无监督领域自适应的跨激光雷达 3D 检测

    利用空间几何对齐和时间运动对齐构建自适应域归一化方法，以头显和机械扫描激光雷达的点云数据为例，实现了跨设备 3D 检测的最新性能水平。

    Dec, 2022

  • 将像素和特征级域自适应联合用于野外识别

    通过深度域自适应进行知识迁移来提高性能，本研究提出了利用半监督学习洞察力设计的分类感知域对抗神经网络以在源域中将目标例子转化为更可分类的区域，并利用建立在通用外观流的三维几何与图像合成的基础上的属性条件换档深度生成对抗网络将源图像转化为多目标图像的意见。

    Feb, 2018

  • CMDA：基于 LiDAR 的三维物体检测的跨模态和领域对抗适应

    通过引入一种名为 CMDA 的新型无监督领域适应方法，利用图像模态（即相机图像）中的视觉语义线索作为一种有效的语义桥梁来缩小跨模态鸟瞰图表示的领域差距，并采用对抗性自我训练策略，使模型生成具有领域不变性的特征，从而为新的数据分布提供高度信息化和领域自适应的 3D 目标检测模型。在包括 nuScenes、Waymo 和 KITTI 在内的大规模基准测试中，以上所述方法为无监督领域适应任务带来了显著的性能提升，并达到了最先进的性能水平。

    Mar, 2024

  • 语言引导的实例感知领域自适应全景分割

    提出了一种名为 LIDAPS 的新型模型，通过 IMix 策略实现了实例级的域适应，提高了全景质量，并利用 CLIP-based domain alignment (CDA) 方法来解决语义性能下降的问题，在流行的全景无监督域适应基准测试中取得了最先进的结果。

    Apr, 2024

  • 利用深度学习技术实现高效道路车道标线检测

    本文提出了一种使用深度卷积神经网络进行车道标记检测的算法，采用扩张卷积、精简模型结构等手段提高其低复杂度、高准确性，再采用后处理算法对曲线车道建模，该算法在拍摄到的路况场景下表现优异。

    Sep, 2018