Jul, 2023

基于双层交互的领域自适应语义分割

HTML
PDF
TL;DR本文提出了一个双层互动的域自适应(DIDA)方法来解决语义分割伪标签错误的问题，该方法基于无监督域自适应，同时使用实例层面和语义层面相似度实现更可靠的伪标签，实现了优于现有技术的效果。
发现论文，激发创造
  • DACS: 基于跨域混合采样的领域自适应

    使用DACs方法，混合源领域的标签数据和目标领域的伪标签数据进行训练可以有效地解决基于卷积神经网络的语义分割模型在新领域上通用性不佳的问题。

    Jul, 2020

  • 无监督批归一化适应（UBNA）：一种域自适应方法，用于语义分割而不使用源域表示

    本文提出一种新颖的无监督归一化层自适应方法(Unsupervised BatchNorm Adaptation, UBNA)，该方法通过部分适应归一化层统计来将给定的预训练模型适应到看不见的目标领域，无需使用来自源领域的任何表示(既没有数据也没有网络)，并且可以以在线方式或者在使用目标领域中的少量未标记图像的情况下，以几次样本的方式进行。通过评估利用标准的无监督领域适应基准的语义分割，我们展示了这比没有适应和使用仅从目标域中获得的统计数据的基线方法优越，并且与标准的无监督领域适应方法相比，我们报告了性能和使用源领域表示之间的权衡。

    Nov, 2020

  • 无监督领域适应学习用于语义分割的内容迁移技术

    本研究提出了一种基于内容和风格分离的零风格损失的无监督域自适应方法，通过将合成数据的标注用于真实数据的分割，有效地解决了语义分割中的领域间差异和类别不平衡问题。

    Dec, 2020

  • 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

  • LabOR: 领域自适应语义分割只对必要的标签

    提出了一种人机交互方法，称为 LabOR，使用自适应像素选择器生成不确定性掩码，标记这些基于段的区域，从而实现了近乎受监督的性能。同时，该方法通过生成一个最具代表性的点，提高人工标注的效率。该框架在降低人工费用的同时，在领域自适应语义分割方面具有优势。

    Aug, 2021

  • 无监督领域适应中利用像素间相关性进行语义分割

    本文提出了一种自注意力模块的方法，用于在源域和目标域之间传递像素间的关联信息，以提高在半监督环境下语义分割任务的性能。

    Oct, 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

  • 语义分割的无监督域自适应重新思考

    该论文研究了利用少量标记数据来对无监督领域适应（UDA）进行数据中心性思考，并探究了如何优选经典的UDA方法的超参数和使用少量标记数据进行微调的效果。

    Jun, 2022

  • 语义分割的领域自适应半监督学习中的区内和区间混合

    本文介绍了一种新的半监督领域适应框架，该框架结合了跨域混合和内域混合，实现了更好地利用目标域信息，并在GTA5toCityscapes和SYNTHIA2Cityscapes基准数据集上取得了显著的效果优于之前的方法。

    Aug, 2023

  • 无监督域自适应的语义分割研究及伪标记自我修正

    基于深度学习的解决方案如何在面对与训练数据不同特征的情况下, 语义分割会有性能下降的问题, 针对此问题提出了一种无监督领域适应的方法, 利用辅助伪标签优化网络进行自训练, 实验结果表明这种方法在基准数据集上的表现显著优于之前的最先进方法.

    Oct, 2023