May, 2024

面向实例分割的合成到真实的无监督领域自适应

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TL;DRUDA4Inst是一种适用于自动驾驶中实例分割的合成到真实领域无监督域适应模型，通过引入新颖的交叉域双向实例级混合数据方法充分利用了源域和目标域的数据，并采用稀有类别平衡和类别模块训练进一步提高了性能。在新的合成到真实实例分割基准测试上，UDA4Inst分别在UrbanSyn->Cityscapes和Synscapes->Cityscapes上达到了39.0 mAP和35.7 mAP，同时在SYNTHIA->Cityscapes上的性能为31.3 mAP，比最新方法高出15.6。
发现论文，激发创造
  • 基于循环一致性和特征对齐的移动语义分割无监督领域自适应

    本研究提出了一种基于无监督域自适应（UDA）策略的语义分割方法，该方法利用对抗性模型实现了合成域和真实域之间的映射，利用MobileNet-v2架构实现了语义分割，并在特征级别增加了两个辨别器以提高性能。经实验证明，该方法能够在将分割网络训练为适应于真实世界场景时取得优异的性能。

    Jan, 2020

  • 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

  • 将自监督单目深度引入无监督域自适应中进行语义分割

    通过利用自监督单目深度估计技术提高无监督域自适应方法的语义分割性能并达到最先进的自动驾驶水平。

    Oct, 2021

  • 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

  • SAM4UDASS: 当SAM与无监督领域自适应语义分割相遇于智能车辆中

    SAM4UDASS是一种新颖方法，通过将Segment Anything Model（SAM）与自训练的无监督域自适应方法相结合，用于改进伪标签和解决类别不平衡问题，在驾驶场景中实现语义分割，并与现有自训练的无监督域自适应方法无缝衔接。经过在合成到真实和正常到恶劣的驾驶数据集上的广泛实验，证明了其有效性，使用DAFormer在GTA5到Cityscapes、SYNTHIA到Cityscapes和Cityscapes到ACDC上获得超过3% mIoU的提升，并在使用MIC时达到了SOTA水平。

    Nov, 2023

  • 领域自适应语义分割的样式适应

    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。

    Apr, 2024

  • 多目标无监督领域自适应语义分割

    通过无需外部数据的多目标无监督领域适应策略，实现语义分割模型在新的未知目标域上的适应，无需使用来自多个目标域的标注和未标注数据，通过自我蒸馏和对抗学习的简单方法在多个合成-真实和真实-真实的适应设置中显著优于现有最先进解决方案。

    May, 2024

  • 划分、集成与征服：自主域适应中的最后一英里-车载语义分割

    提出了DEC，这是一个灵活的多源数据集的UDA框架，通过将语义类别进行分类，并使用仅在合成数据集上训练的集成模型将它们的输出融合，来解决研究中的合成多源数据集的挑战，以获得最终的分割掩模，并可以与现有的UDA方法相结合，在Cityscapes、BDD100K和Mapillary Vistas上实现了最先进的性能。

    Jun, 2024