利用多粒度跨域对齐提升异常分割

Aug, 2023

利用多粒度跨域对齐提升异常分割

Improving Anomaly Segmentation with Multi-Granularity Cross-Domain Alignment

Ji Zhang, Xiao Wu, Zhi-Qi Cheng, Qi He, Wei Li

TL;DR提出了适用于复杂驾驶环境中异常物体分割的多粒度跨域对齐（MGCDA）框架，该框架将新的多源领域对抗训练（MDAT）模块和新的跨域异常感知对比学习（CACL）方法结合起来，以增强模型的普适性，无缝地整合多域数据，并在场景和样本级别上进行操作。

Abstract

anomaly segmentation plays a crucial role in identifying anomalous objects within images, which facilitates the detection of road anomalies for autonomous driving. Although existing methods have shown impressive results in anomaly segmentation using synthetic training data, the domain

anomaly segmentation multi-granularity cross-domain alignment multi-source domain adversarial training cross-domain anomaly-aware contrastive learning autonomous driving

发现论文，激发创造

具有统一多粒度对齐的鲁棒领域自适应目标检测

该论文提出了一种基于多粒度对齐的检测框架，不仅考虑了不同类别实例之间的区别，还考虑了不同领域中不同粒度样本的区别，并采用自适应指数移动平均策略 for model assessment 来提高检测的鲁棒性。

Jan, 2023

领域自适应语义分割的跨域分组和对齐

本文提出一种可学习的聚类模块以及称为跨域分组和对齐的新颖域自适应框架，以解决先前方法的限制，包括多模态数据分布和类别不平衡问题。我们声称通过鼓励对聚类之间的语义一致性和正交性进行两个损失函数，解决了聚类中的域对齐问题，而且还提出一种解决类不平衡的问题的损失函数。实验证明，我们的方法在各种域适应设置中均能提高语义分割的适应性能，并超越了现有技术水平。

Dec, 2020

多粒度对齐领域自适应物体检测

本文中，我们提出了一个统一的多粒度对齐的对象检测框架，以实现领域内不变的特征学习。我们使用来自主干网络的像素级特征图，首先开发了全尺度门控融合模块来聚合实例的判别表示，从而实现了强大的多尺度目标检测。与此同时，我们提出了多粒度鉴别器，以识别样本（即像素、实例和类别）不同粒度来自哪个领域。在不同的背骨骼架上，我们进行了广泛的实验，证明了我们的框架在锚点自由 FCOS 和锚点 Faster RCNN 检测器上的有效性。

Mar, 2022

基于多粒度跨模态对齐的开放词汇语义分割学习

提出了一种多粒度跨模态对齐 (MGCA) 框架，通过在像素级、对象级和区域级学习对齐来解决现有方法在像素级预测和训练时的粒度差异问题，并采用硬采样策略促进精细的跨模态对比学习，进一步开发自适应语义单元来改善像素预测单元在下游分割中的缺陷。在 CC3M 数据集上进行训练后，该方法在性能上显著超过了现有的方法，验证了其有效性和高效性。

Mar, 2024

基于异常感知的对比对齐跨域图形异常检测

本研究提出了一种基于对比度的领域适应方法（ACT），用于解决无标签目标图中检测异常节点的问题，并在相关源图中使用标记异常和正常节点。实验结果表明，与现有方法相比，该方法显着提高了检测性能。

Dec, 2022

语义分割的无监督对比域自适应

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

MADAN: 多源敌对领域聚合网络用于领域自适应

本文提出一种新的多源领域自适应 (MDA) 框架，通过设计一个端到端的多源对抗性域聚合网络 (MADAN) 来解决领域自适应中的像素级对齐和任务特征不对齐等挑战，并通过在数字识别、对象分类和模拟到真实语义分割等领域进行广泛的实验，证明 MADAN 和 MANDA + 模型的优越性。

Feb, 2020

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

类别重要性：一种细粒度对抗方法用于跨域语义分割

该研究提出了一种基于精细级别对抗学习的策略，用于解决目标域内的类别级别特征对齐问题，从而提高语义分割模型在实际场景下的性能。

Jul, 2020

车道检测的多层域适应

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％。

Jun, 2022