ICCVAug, 2023

基于扩散的图像转换在领域自适应语义分割中的应用

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TL;DR通过使用源领域标签作为图像翻译的明确指导，本文提出了一种创新的方法来解决领域自适应语义分割中的语义一致的局部细节保持问题，并利用了渐进翻译学习策略来实现在具有大差距领域中可靠工作的语义梯度引导方法。大量实验证明了我们方法相对于最先进的方法的优越性。
translating imagesdomain adaptive semantic segmentationimage translationsemantic gradient guidanceprogressive translation learning
发现论文，激发创造
  • 面向语义分割领域自适应的语义感知图像翻译

    该论文探讨了解决语义分割领域中的域适应问题，提出了基于生成模型和像素级域对齐的方法，通过实验表明其在解决合成数据到真实场景的语义分割问题上的优越性。

    Sep, 2020

  • 基于双路径学习的语义分割领域自适应

    本文提出了一种基于自我监督学习和图像翻译的双路径学习框架 (DPL)，以减轻在单域范式下 (源域或目标域) 导致的可视化不一致性，并通过双路图像翻译和双路自适应分割等创新技术推广两种方法在交互方式下相互促进，实验结果表明，DPL 模型比现有的基于自我监督学习和图像翻译的自适应分割方法具有更好的性能。

    Aug, 2021

  • 标签驱动的域自适应语义分割重建

    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

  • 减轻语义级别转移：一种用于语义分割的半监督域自适应方法

    本文提出了一种半监督的方法 ASS 来处理域自适应问题，使用语义级别的对抗学习来提高全局和局部特征的分布一致性，从而更好地减轻源域和目标域之间的数据分布差异。实验结果表明，使用少量的注释样本，ASS 可以显著优于目前的无监督方法，并可以通过增加目标域的注释样本克服针对源域的过度拟合.

    Apr, 2020

  • 语义分割领域自适应的双向学习

    本研究提出了一种基于双向学习和自我监督学习的域自适应语义图像分割框架，与现有技术相比，在大幅优化分割结果的同时，避免了对大规模数据集的手工标注。

    Apr, 2019

  • 利用非对称梯度引导改进基于扩散的图像翻译

    本文提出了一种使用非对称梯度指导的扩散抽样反向过程的方法，以解决图像翻译中的风格转换和内容保留的权衡问题，并在文本引导和图像引导下进行了快速稳定的图像操作。

    Jun, 2023

  • 基于扩散的图像翻译：使用解缕分离的风格和内容表征

    本文提出了一种基于扩散的非监督图像转换方法，使用分离的风格和内容表征，并使用 ViT 模型中的中间键提取多头自注意层作为内容保存损失，并匹配文本驱动风格转移的 [CLS] 分类令牌，同时使用额外的 CLIP 损失，实验结果表明，该方法在文本引导和图像引导的转换任务中优于现有的基准模型。

    Sep, 2022

  • ProCST: 基于渐进循环风格迁移的语义分割增强

    提出一种针对图像数据的新型两阶段框架，通过逐步训练多尺度神经网络从源域到目标域执行图像翻译，将生成的新数据作为任何标准 UDA 方法的输入，以进一步降低域差距，达到提高域自适应技术的效果。

    Apr, 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

  • 无源域适应的可靠像素级标签生成

    该论文提出了一种简单而新颖的图像翻译工作流程 ReGEN，以解决领域自适应设置中标记源域数据集仅来自预训练黑盒分割模型的问题。

    Jul, 2023