Apr, 2024

领域自适应语义分割的样式适应

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TL;DR我们提出了一种简单直接的方法来减小不同领域之间的差异，该方法无需进行额外的参数计算，并且可以与基于自训练的无监督领域适应方法无缝集成。通过在潜在特征空间中将目标领域的风格传递给源领域，该模型在决策过程中优先考虑目标领域的风格，在图像级别和浅层特征图级别上解决了该问题，并实现了在目标领域上出色的性能。我们的方法在合成到真实的无监督领域适应任务中取得了显著的性能提升，比如在 GTA->Cityscapes 数据集上达到了显著的 UDA 性能，mIoU 为 76.93%，比先前最先进结果改善了 1.03 个百分点。
unsupervised domain adaptationdomain discrepancylatent feature spacetarget domain stylesynthetic-to-real uda tasks
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 无监督深度域自适应中的潜在域推断

    本文提出了一种新的深度学习架构，通过自动发现视觉数据中的潜在域并利用这些信息来学习强健的目标分类器来解决不带标签数据的目标域学习问题，在公共基准测试中表现优于现有的方法。

    Mar, 2021

  • 领域无关的先验知识在语义分割中的迁移

    本研究通过在源域和目标域约束特征，提出一种简单高效的无监督域自适应方法，即使用无领域先验 (DAP) 正则化交叉域表示学习，这种方法在将综合数据转移到真实数据的标准评估协议中，表现出优秀的语义分割准确性，对于提高模型的分类表现具有指导意义。

    Apr, 2022

  • 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

  • 基于深度感知的语义分割域自适应

    该工作提出了一种统一的深度感知无监督域自适应框架，通过在源领域中利用密集深度的多种补充方式，最大限度地利用了这种特权信息来训练 UDA 模型，从而提高了目标领域上训练的语义分割模型的性能，并在不同的具有挑战性的 synthetic-2-real 基准测试上实现了最先进的性能。

    Apr, 2019

  • 简化版神经网络无监督域自适应

    本文研究了无监督领域自适应的方法，使用神经网络学习表示来预测重要特征的子集，并探讨了联合训练表示和任务学习者、现有枢轴选择方法的重要性。

    May, 2019

  • 领域增强的域自适应

    本文提出了一种基于伪领域生成的领域增强领域自适应方法（DADA），通过生成与目标域差异更小的伪领域，减小跨域偏差，进而增强知识转移过程并将标签方法应用于 DADA 模型中，结果表明该模型优秀。

    Feb, 2022

  • 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

  • 面部反欺诈的生成域适应

    本文提出了一种基于生成领域适应的人脸防欺骗方法，利用图像翻译的方式将目标数据转换到源域风格，再通过双重的一致性约束保证良好的分类性能和语义一致性。实验证明该方法在人脸防欺骗方面的效果明显高于现有的先进算法。

    Jul, 2022