Jun, 2024

ProtoGMM：基于多原型高斯混合的领域自适应语义分割模型

PDF
TL;DR通过利用 GMM 模型，我们提出了一种多原型对比学习的领域自适应语义分割方法，以实现源域和目标域之间的领域对齐，并在 UDA 基准测试中展示出了方法的有效性。
domain adaptive semantic segmentationself-training approachgaussian-mixture-based modelcontrastive learningmulti-prototype distribution
发现论文，激发创造
  • 高斯分布原型混合与生成模型相结合的可解释的图像分类

    这篇论文介绍了一种新的原型分布生成学习方法，名为 MGProto，它使用高斯混合模型表示原型分布，并结合原型多样性目标函数来提高表示能力和减少冗余，同时利用其生成性质实现了有效的异常样本检测。实验结果表明 MGProto 在分类和异常样本检测方面取得了最先进的性能，并具有令人鼓舞的可解释性结果。

    Nov, 2023

  • 双向对比学习用于领域自适应语义分割

    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

  • 基于原型多层学习的半监督域自适应

    本文提出了一种基于多级原型学习的半监督域自适应框架，采用伪标签聚合和交叉域对齐损失方法，以及通过原型相似度和线性分类器提升目标特征表示的判别性学习，实现了在三个数据集上卓越的 SSDA 性能。

    May, 2023

  • 面向原型的无监督领域自适应框架

    提出了一种高效的概率框架，用于提取类别原型并将目标特征与其对齐，进而解决当前无监督域自适应方法中的采样可变性、类别不平衡和数据隐私问题，该方法适用于多种场景，包括单一源域，多源域，类别不平衡和源隐私域自适应，无需额外模型参数且计算量适中，在性能上达到了与现有最先进方法相媲美的水平。

    Oct, 2021

  • 领域自适应语义分割的原型伪标签去噪与目标结构学习

    本文提出了一种基于代表类的原型和特征距离的无监督域自适应方法，通过第一视角和第二视角目标的相对特征距离来调整原型分配，并使用特征距离来估计伪标签的概率以辅助在线纠正，同时利用自我监督训练模型进一步提高性能。

    Jan, 2021

  • 基于原型的均师多源领域自适应物体检测

    基于原型的均值教师（PMT）是一种新颖的多源领域适应方法，通过使用类原型而非特定于域的子网络来保持域特定信息，并使用对比损失来对不同类别进行对齐和分离，从而减小了参数大小与源域数量的关系，降低了内存问题和可能的过拟合，并在多个具有挑战性的物体检测数据集上优于现有的多源领域适应方法。

    Sep, 2023

  • 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

  • 基于高斯混合模型的生成式语义分割模型

    GMMSeg 提出了一种使用密集生成分类器进行分割的新型分割模型，以捕获类条件密度并在具有各种分割架构和 Backbone 的情况下优于鉴别模型，即使在开放性的数据集上也表现良好。

    Oct, 2022

  • 无监督模型适应连续语义分割

    本文提出了一种算法，通过学习源域的原型分布来将目标域分布与源域分布在嵌入空间中对齐，用于自适应预训练模型以便在目标域中泛化。

    Sep, 2020

  • 基于校准的双原型对比学习方法在领域泛化的语义分割中的应用

    提出了一种基于校准的双原型对比学习方法，用于减少学习类别无关特征与不同域原型之间的域差异，对于域泛化语义分割，通过不确定性引导的对比学习和加权对比学习来校准原型权重，实验证明该方法在域泛化语义分割任务上具有优越性能。

    Sep, 2023