Mar, 2023

基于时空像素级对比学习的无源域自适应视频语义分割

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TL;DR本文研究了视频语义分割的源无域自适应（SFDA），提出了一种新的叫做Spatio-Temporal Pixel-Level contrastive learning的方法，该方法通过利用时空信息来解决源数据缺失的问题，并在视频语义分割基准测试中取得了最先进的性能。
发现论文，激发创造
  • 基于双层领域混合的半监督领域适应用于语义分割

    该研究提出一种基于双层域混合的半监督领域自适应框架，结合数据混合方法和知识蒸馏，通过给定少量标记的数据和大量标记的源数据来减少域间差异，并在自我训练中生成伪标签。实验证明该框架在合成到实际语义分割基准中表现出有效性。

    Mar, 2021

  • 基于协作学习的多源域自适应语义分割

    本文提出了一种新颖的基于协作学习的多源领域自适应框架，通过像素值分布的对齐和伪标签的约束来充分利用多个源域的语义信息，同时通过图像翻译使源域与目标域之间的差距减小，经实验证明，在语义分割任务中，该方法在Cityscapes数据集的验证集上获得59.0％的mIoU，显著优于所有之前的单一和多源无监督领域自适应方法。

    Mar, 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

  • 基于补丁对比学习的语义分割领域自适应

    本文介绍了一种新的无监督和半监督领域适应方法，利用对比学习通过对跨域中的结构相似标签块的特征进行对齐来弥合域差距，以便更容易训练和提高性能。此方法在两个具有挑战性的领域适应分割任务中始终优于现有的无监督和半监督方法，特别是当目标域注释数量很小时。

    Apr, 2021

  • 自监督对比学习与自训练在语义分割的无监督领域自适应中的应用

    本文提出了一种基于对比学习和自我训练的方法，该方法可以很好地应用于不同领域的实例进行语义分割，可以将语义类别在跨域上进行对齐，从而达到更好的结果。

    May, 2021

  • 视频语义分割的无监督域自适应

    本文提出了一种新的、针对视频语义分割的无监督域自适应方法，通过视频对抗训练和视频自我训练等网络，在实验中取得了优异的成绩，表明这一方法可以有效地将模拟数据转移到实际场景中，缓解视频领域对数据的需求。

    Jul, 2021

  • 语义图像分割的无监督域自适应：综述

    本文是关于无监督领域适应在语义分割中应用的综述，概括了包括多领域学习、域泛化、测试时适应、无源领域适应在内的最新趋势，并介绍了语义分割的最重要的方法、广泛使用的数据集和基准。

    Dec, 2021

  • 语义图像分割在线适应之路

    提出了一种新的问题表述和相应的评估框架来推进无监督领域自适应语义图像分割的研究；介绍了一种在线学习的协议，旨在解决现有协议对于模型的领域局限性和离线学习性质导致算法难以在不断变化的环境中连续自适应的问题，并伴随着多种基准算法和广泛的行为分析。

    Mar, 2022

  • DA-STC: 基于时空一致性的领域自适应视频语义分割

    通过引入双向多级时空融合模块和类别感知的时空特征对齐模块，提出了一种新颖的DA-STC方法来解决视频语义分割任务中的领域自适应问题，并在多个具有挑战性的基准测试上取得了最先进的mIOUs。

    Nov, 2023

  • 提高视频利用效率：一种更新的领域自适应视频分割基线

    对于语义分割的无监督域自适应（DAS）的研究已经很丰富，本文通过比较图像和视频领域的DAS方法在一系列基准数据集上的表现，发现了一些有趣的现象并开源了相应的代码库。

    Feb, 2024