En områdesanpassningsmetod för urban scensegmentering föreslås i detta arbete. Vi utvecklar ett helt konvolutionellt tregrensnätverk, där två grenar tilldelar pseudoetiketter till bilder i den omärkta måldomänen medan den tredje grenen utbildas med övervakning baserad på bilder i den pseudomärkta måldomänen. Ommärknings- och omskolningsprocesserna är alternativa. Med denna design lär sig tregrensnätverket målspecifika diskriminativa representationer gradvis och som ett resultat av detta förbättrar segmentörens tvärdomänkapacitet. Vi utvärderar det föreslagna nätverket på storskaliga domänanpassningsexperiment med hjälp av både syntetiska (GTA) och verkliga (Cityscapes) bilder. Det visas att vår lösning uppnår den toppmoderna prestandan och att den överträffar tidigare metoder med en betydande marginal.
En tregrensmodell för UDA för semantisk segmentering föreslås i REF, där de genererar pseudomärkningar från två grenar och utbildar den tredje grenen på dessa pseudo-märkningar alternativt.
A Fully Convolutional Tri-Branch Network (FCTN) for Domain Adaptation
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}