Dec, 2023

语义分割的对抗性半监督域自适应：标记目标样本的新角色

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TL;DR该研究论文提出了一种在半监督框架下增强领域适应中对抗学习方法基准的方法，该方法不仅在语义分割和单一域分类器神经网络上具有实用价值，还通过设计新的训练目标损失函数来改善有标签的目标数据表现为源数据或真实目标数据的情况，并提出一种基于熵的无监督选择过程来优化适应中有标签目标样本的选择。实验证明了该方法的竞争性性能。
adversarial learningdomain adaptationsemantic segmentationsupervision lossunsupervised selection procedure
发现论文，激发创造
  • 泛化再适应：无需源域数据的领域自适应语义分割

    本文提出了一种利用多头框架和自学习提取可靠目标伪标签以实现无源自适应的方法，并引入了一个新的条件先验强制自编码器以改善伪标签质量。实验证明该方法在标准测试基准上显示出较高性能，并显示出与在线适应的兼容性。

    Aug, 2021

  • 实现标记目标样本价值的两阶段半监督域自适应方法

    本文的研究重点是如何在具有标记源样本和一些标记目标样本的情况下通过将 SSDA 分解为 UDA 问题和半监督学习问题来更有效地利用目标样本，在其上提出了一种基于一致性学习的平均教师模型的方法，并表明此方法的效果优于现有方法。

    Apr, 2023

  • 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

  • 自我监督下的无监督领域自适应

    本文研究无监督领域自适应，提出了一种将源域和目标域之间的表示进行对齐的方法，从而使目标域数据的分类准确性更高。该方法利用自监督任务对两个域进行训练并成功地泛化到目标域。在实验中，我们获得了四个标准基准测试中的最先进结果，并在分割适应性方面取得了有竞争力的结果。

    Sep, 2019

  • 基于低层边缘信息传输的语义分割无监督领域自适应

    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

  • 基于源域松弛的图像分割领域自适应

    提出了一种基于熵最小化的，无需同时访问源域和目标域图像的领域自适应（DA）方法，基于学习到的解剖学信息作为先验知识。该方法在多种分割问题中表现出可比较的结果，只需要使用一个网络和各种派生自解剖学信息的先验知识。

    May, 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

  • 少样本对抗性域自适应

    采用对抗训练来学习嵌入的子空间，同时最大化两个域之间的混淆并在语义上对齐它们，解决了少量有标签目标数据样本的深度模型的有监督域自适应问题。

    Nov, 2017

  • 语义分割中的多目标对抗框架跨域适应性

    本研究致力于解决面向多个目标域的无监督域自适应语义分割任务，提出了两种对抗性框架以实现多目标自适应，并在四个新的多目标基准测试中表现出色。

    Aug, 2021

  • 半监督领域自适应的跨域自适应聚类

    该论文提出了一种名为跨域自适应聚类的新方法，使用敌对训练产生自适应聚类损失，将未标记目标数据的特征分组到聚类中，并在源域和目标域之间进行聚类特征对齐。使用伪标签扩展了目标域中每个类的标记样本的数量，并产生了更强大的聚类核心，从而实现了半监督领域自适应的最佳表现。

    Apr, 2021