本文介绍的第一种领域自适应语义分割方法，提出了一种针对像素预测问题的无监督对抗方法，该方法包括全局和类别特定的适应技术，它使用具有全卷积领域对抗学习的新型语义分割网络进行全局领域对齐，然后通过弱学习的推广进行类别特定适应，这使得从源域传递到目标域的空间布局的显式转移成为可能，本方法在多个大规模数据集上优于基线方法，包括适应各种真实城市环境、不同合成子域，从模拟到真实环境，并且在一个新的大规模仪表盘相机数据集上也具有很好的表现。

Dec, 2016

本文提出了一种基于对抗学习的语义分割领域适应方法，该方法采用输出空间的对抗学习，并构建了多层对抗网络来有效地执行不同特征层面的输出空间域适应。在各种域适应设置下进行了大量实验和消融研究，并展示出该方法在准确性和视觉质量方面表现优越。

Feb, 2018

本研究提出了基于弱监督对抗领域适应的方法，通过三个深度神经网络（DS、PDC和ODC）改善从合成数据到真实场景的语义分割性能，并在实验中取得了新的记录。

Apr, 2019

本文提出了一种半监督的方法 ASS 来处理域自适应问题，使用语义级别的对抗学习来提高全局和局部特征的分布一致性，从而更好地减轻源域和目标域之间的数据分布差异。实验结果表明，使用少量的注释样本，ASS 可以显著优于目前的无监督方法，并可以通过增加目标域的注释样本克服针对源域的过度拟合.

Apr, 2020

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

论文提出一个新框架，使用image-level weak labels，引入了category-wise alignment来实现domain adaptation中feature alignment和pseudo-labeling的相互作用，实验结果表明在UDA和WDA上都有显著的提高。

Jul, 2020

本研究提出了一种基于低级边缘信息的领域自适应方法，通过使用独立边缘流来处理边缘信息，从而在目标领域上产生高质量的语义边界，进而通过边缘一致性损失来对齐目标语义预测与产生的语义边界，并且进一步提出了用于语义对抗学习和自监督学习的两种经验再加权方法，这些方法能够进一步提高该结构的自适应性能。在两个UDA基准数据集上的综合实验表明，该结构相比现有技术具有更好的表现。

Sep, 2021

本文是关于无监督领域适应在语义分割中应用的综述，概括了包括多领域学习、域泛化、测试时适应、无源领域适应在内的最新趋势，并介绍了语义分割的最重要的方法、广泛使用的数据集和基准。

Dec, 2021

本文提出了一个双层互动的域自适应(DIDA)方法来解决语义分割伪标签错误的问题，该方法基于无监督域自适应，同时使用实例层面和语义层面相似度实现更可靠的伪标签，实现了优于现有技术的效果。

Jul, 2023

该研究论文提出了一种在半监督框架下增强领域适应中对抗学习方法基准的方法，该方法不仅在语义分割和单一域分类器神经网络上具有实用价值，还通过设计新的训练目标损失函数来改善有标签的目标数据表现为源数据或真实目标数据的情况，并提出一种基于熵的无监督选择过程来优化适应中有标签目标样本的选择。实验证明了该方法的竞争性性能。

Dec, 2023