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tangent projection
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360SFUDA++:面向全景分割的无源 UDA:学习可靠的类别原型
本文研究了针对针孔到全景语义分割的无源无监督域自适应(SFUDA)问题,通过仅有预训练的针孔图像模型(即源模型)和未标记的全景图像(即目标模型)。我们提出了一种名为 360SFUDA ++ 的方法,有效地从源针孔模型中提取知识,并将可靠的知
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2 months ago
CVPR
语义、畸变和风格重要性:面向无源 UDA 的全景分割
本文提出了一种用于针孔图像到全景图像语义分割的无源无监督域自适应(SFUDA)的新方法,该方法利用了割裂等距投影、固定视场角的损失和全景原型自适应模块(PPAM),以及跨双重注意模块(CDAM),通过提取并转移知识实现域间适应。实验证明,该
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4 months ago
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