Vi betraktar problemet med oövervakad domänanpassning i semantisk segmentering. En nyckel i denna kampanj består i att minska domänbytet, dvs. se till att datadistributionen av de två domänerna blir likartad. En av de gemensamma strategierna är att anpassa marginalfördelningen i funktionsutrymmet genom kontradiktoriskt lärande. Denna övergripande anpassningsstrategi tar dock inte hänsyn till den gemensamma fördelningen på kategorinivå. En möjlig konsekvens av en sådan global rörelse är att vissa kategorier som ursprungligen är väl anpassade mellan källan och målet kan vara felaktigt kartlagda, vilket leder till sämre segmenteringsresultat i måldomänen. För att ta itu med detta problem inför vi ett kontradiktoriskt nätverk på kategorinivå som syftar till att upprätthålla lokal semantisk enhetlighet under utvecklingen av global anpassning. Vår idé är att ta en närmare titt på kategori-nivå gemensam distribution och anpassa varje klass med en adaptiv kontraarial förlust. Särskilt minskar vi vikten av den kontradiktoriska förlusten för kategori-nivåanpassade funktioner samtidigt som den kontradiktoriska kraften ökar för dem som är dåligt anpassade. I denna process bestämmer vi hur väl en funktion är kategorinivå anpassad mellan källa och mål genom en gemensam utbildningsmetod. I två domänanpassningsuppgifter, dvs. GTA5 → Stadslandskap och SYN-THIA → Stadslandskap, validerar vi att den föreslagna metoden matchar toppmodern i segmenteringsnoggrannhet.
Luo m.fl. REF inför ett adversarialt nätverk på kategorinivå för att säkerställa lokal semantisk överensstämmelse på utdatautrymmet med hjälp av två olika klassificeringar.
Taking a Closer Look at Domain Shift: Category-Level Adversaries for Semantics Consistent Domain Adaptation
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}