该研究提出了一种基于领域映射和对比学习的方法，通过自监督源域投影和多级对比学习来减少域差异并提高泛化能力，通过大量实验证明了该方法在语义分割方面具有良好的泛化能力。

Mar, 2023

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

SimCLR 是一种简单的对比学习框架，通过定义有效的预测任务、引入可学习的非线性变换以及使用大型批次和更多的训练步骤来提高对比学习的效果，在 ImageNet 数据集上实现了比以往方法更好的自监督和半监督学习结果。

Feb, 2020

本文提出了一种基于转移学习和关键语义一致性的模型，是一种无监督域自适应的方法来减少领域内、类别内的分布差异，在语义分割上具有优越性。

Aug, 2020

该论文提出了基于领域自适应的跨域分类问题，通过联合子空间的学习，使用有标签样本辅助实现跨域特征投影不变性，并结合了一种监督的局部保持投影 (SLPP) 技术，同时在无监督和零样本学习条件下，在三个跨域自适应基准数据集上实现了最先进的结果。

Mar, 2019

该论文介绍了一种新的三维激光雷达语义分割设置，利用交叉模态和跨域学习（CoMoDaL）方法，通过构建混合数据样本和应用多个约束来实现无需标记三维激光雷达数据的分割。

Aug, 2023

本文提出了一种通用的半监督语义分割框架，旨在在各种应用领域实现更低的注释和部署成本，并通过像素感知熵正则化的特征对齐目标来最小化有监督以及无监督损失，以实现在多个领域中都能使用单一模型，利用少量标记实现性能提升，同时可以处理不同领域的标签空间不同的问题。

Nov, 2018

本文提出了一种基于对比学习和自我训练的方法，该方法可以很好地应用于不同领域的实例进行语义分割，可以将语义类别在跨域上进行对齐，从而达到更好的结果。

May, 2021

提出了一种新颖的无监督领域自适应方法，通过像素 - 原型对比学习框架进行标记迁移，学习跨域不变且具有区分性的特征，生成动态伪标签来建立对比学习训练对，并逐渐调整原型的领域偏差来提高其性能。

Jul, 2022

本文介绍了一种新的领域适应策略 - “交叉模态学习”，在无监督和半监督领域适应设置下，通过两种模式的相互模仿实现模态之间的一致性，在 3D 语义分割任务中证明了该方法的有效性

Jan, 2021