Djupa neurala nätverk för semantisk segmentering kräver alltid ett stort antal prover med pixel-nivå etiketter, vilket blir den stora svårigheten i deras verkliga tillämpningar. För att minska märkningskostnaden föreslås oövervakad domänanpassning (UDA) för att överföra kunskap från märkta syntetiserade dataset till omärkta verkliga dataset. Nyligen har vissa halvövervakade inlärningsmetoder tillämpats på UDA och uppnått toppmoderna resultat. Ett av de mest populära tillvägagångssätten i halvövervakat lärande är entropiminimeringsmetoden. Vid tillämpning av entropiminimeringen till UDA för semantisk segmentering, är gradienten av entropin partisk mot prover som är lätta att överföra. För att balansera lutningen av välklassade målprover föreslår vi den maximala kvadratförlusten. Vår maximala kvadratförlust förhindrar att träningsprocessen domineras av enkla att överföra prover i måldomänen. Dessutom introducerar vi det bildvisa viktningsförhållandet för att lindra klassobalansen i den omärkta måldomänen. Både syntetiska-till-verkliga och gränsöverskridande anpassningsförsök visar hur effektivt vårt föreslagna tillvägagångssätt är. Koden släpps på https://github. com/ZJULearning/MaxSquareLoss.
Minimeringen av entropi ändras ytterligare till maximal kvadratförlust i REF för att minska påverkan av lättöverförbara prover.
Domain Adaptation for Semantic Segmentation With Maximum Squares Loss
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}