本文提出一种特征级别的空间塑形正则化策略来减少语义分割中的域差异，从而在自动驾驶设置中实现了多种合成到实际路景基准的最先进结果。

Apr, 2021

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

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

本文提出了一种算法，通过学习源域的原型分布来将目标域分布与源域分布在嵌入空间中对齐，用于自适应预训练模型以便在目标域中泛化。

Sep, 2020

该研究提出了一种新的框架来缓解图像翻译偏差问题并将不同领域的特征对齐，该框架通过对目标到源的翻译和从预测标签中重构源和目标图像来实现。实验结果表明，该方法在从合成到真实的城市场景理解中具有良好的效果。

Mar, 2020

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

使用深度神经网络进行磁共振成像（MRI）图像的自动语义分割极大地辅助于评估和规划各种临床应用的治疗。然而，训练这些模型要求具备丰富的注释数据来实施端到端的监督学习过程。即使我们注释了足够多的数据，由于患者、MRI 扫描仪和成像协议的差异等因素，MRI 图像显示出相当大的变异性。这种变异性需要针对每个特定的应用领域重新训练神经网络，而这又需要专业放射科医生对所有新领域进行手动注释。为了减少持久数据注释的需求，我们开发了一种使用多个注释源域进行无监督联邦域自适应的方法。我们的方法使得能够将知识从多个注释源域转移，以使模型在未注释的目标域中有效使用。最初，我们通过最小化目标域和源域的分布的成对距离，使得目标域数据与每个源域在潜在嵌入空间中具有相似的表示，该空间被建模为深度编码器的输出。然后，我们采用集成方法来利用从所有领域获得的知识。我们提供了理论分析，并在 MICCAI 2016 多中心数据集上进行实验证明我们的方法是有效的。

Jan, 2024

本研究提出了一种基于低级边缘信息的领域自适应方法，通过使用独立边缘流来处理边缘信息，从而在目标领域上产生高质量的语义边界，进而通过边缘一致性损失来对齐目标语义预测与产生的语义边界，并且进一步提出了用于语义对抗学习和自监督学习的两种经验再加权方法，这些方法能够进一步提高该结构的自适应性能。在两个 UDA 基准数据集上的综合实验表明，该结构相比现有技术具有更好的表现。

Sep, 2021

本文提出了基于结构语义分割输出中成对像素协同模式的特征不变性，利用源域和目标域之间的亲和力空间进行领域自适应，提出了两种亲和力空间自适应策略，在多个具有挑战性的语义分割问题上，所提出的方法优于现有方法。

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