Feb, 2024

ControlUDA：可控扩散辅助的无监督领域自适应用于跨天气语义分割

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TL;DRControlUDA 是一个针对恶劣天气条件下的 UDA 分割问题的扩散辅助框架，通过整合来自预训练分割器的目标先验信息来调整扩散模型，并且包含了一个多尺度和增强提示的条件融合网络，用于在恶劣天气中生成高保真度的数据。使用我们生成的数据进行 UDA 训练，将在 Cityscapes-to-ACDC 恶劣天气基准测试上实现了 72.0 mIoU 的里程碑式模型性能，并且对于未见数据获得了良好的模型泛化能力。
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发现论文，激发创造
  • 带有领域知识保留的多种恶劣天气条件下的语义分割

    我们提出了一种用于多种恶劣天气条件下的语义分割的方法，它结合了自适应知识获取、伪标签混合和天气组合回放，能够在增强模型适应性和鲁棒性的同时避免遗忘和不断改进先前学习的天气信息，实现了比现有方法更好的性能。

    Jan, 2024

  • 多领域判别器与自适应自训练的无监督领域自适应

    本文提出一种基于无监督域自适应（UDA）的方法，针对城市场景的语义分割应用领域，将深度神经网络从合成数据源，适应到真实数据源上，通过引入对抗模块和自训练策略实现充分对齐两个数据分布，模块化的架构使得模型适用范围更广，实验结果表明该方法的有效性和稳健性。

    Apr, 2020

  • 领域引导条件扩散模型的无监督领域自适应

    通过引入类别信息和领域分类器，DomAin-guided Conditional Diffusion Model (DACDM) 生成的样本有助于现有的无监督领域自适应方法更轻松地从源域传递到目标域，从而提高了转移性能。DACDM 在各种基准测试中的大量实验证明了其对现有无监督领域自适应方法性能的显著提升。

    Sep, 2023

  • DA-RAW：适应真实世界恶劣天气条件下的域自适应目标检测

    通过解决样式差异和天气差异两个方面的问题，本文提出了一种针对目标检测的无监督领域适应框架，能够更有效地适应恶劣天气条件下的真实环境，并在恶劣天气条件下的目标检测方面优于其他方法。

    Sep, 2023

  • 面向不断变化条件的语义分割在线域自适应

    本文介绍了一种针对语义分割的在线域自适应框架，能够有效地适应不断变化的域，包括降雨和雾霾天气，同时避免了之前域的灾难性遗忘现象。

    Jul, 2022

  • T-UDA：序列点云中的时态无监督领域适应

    通过结合输入数据的时间和跨传感器的几何一致性和均值教师方法，我们引入了一种新颖的领域适应方法，称为 T-UDA（时间 UDA），该方法在驾驶场景的 3D 语义分割任务中取得了显著的性能提升。

    Sep, 2023

  • 无监督领域适应中的领域自适应扩散

    提出一种新颖的领域自适应扩散（DAD）模块和互学习策略（MLS），通过将源域数据逐渐转化为目标域数据并使分类模型在领域转换过程中学习，成功将领域适应的挑战分解为多个小领域间隙并逐步增强分类模型的能力，从而在三个广泛使用的无监督领域自适应数据集上大幅优于现有最先进方法。

    Aug, 2023

  • 语义分割中的无监督域适应：综述

    本文概述了用于语义分割的深度网络无监督域适应的最新进展，并提供了清晰的分类。该文介绍了该问题的各种情况、不同水平上的适应策略、以及基于对抗学习、生成式、分类器差异性分析、自学习、熵最小化、课程学习和多任务学习等方法的文献综述。该文最后通过在自动驾驶情景下对各种方法的性能进行比较。

    May, 2020

  • 基于内部表示的在线连续域适应语义图像分割

    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

  • 跨模态图像分割的高效无监督领域自适应算法

    本文提出了一种新的数据有效的多域医学图像分割的深度无监督领域自适应方法，该方法结合了基于变分自编码器的特征先验匹配和域对抗训练，以学习共享的域不变潜在空间进行分割。在公共多模态心脏图像分割数据集上评估，在仅使用一个未标记的 3D CT 扫描的情况下，该方法在相同的设定下胜过现有的技术。最后，我们对先验匹配和域对抗训练进行了消融研究，以阐明所提出方法的理论基础。

    Jul, 2019