Konvolutionella neurala nätverk-baserade metoder för semantiska segmentering förlitar sig på övervakning med pixel-nivå mark sanning, men får inte generalisera väl till osynliga bilddomäner. Eftersom märkningsprocessen är tröttsam och arbetsintensiv är det av stort intresse att utveckla algoritmer som kan anpassa källbaserade sanningsetiketter till måldomänen. I detta dokument föreslår vi en kontradiktorisk inlärningsmetod för domänanpassning i samband med semantisk segmentering. Med tanke på semantiska segmenteringar som strukturerade utgångar som innehåller rumsliga likheter mellan käll- och måldomäner, antar vi motsatt inlärning i utdatautrymmet. För att ytterligare förbättra den anpassade modellen konstruerar vi ett multi-level adversarial nätverk för att effektivt utföra utdatadomänanpassning på olika funktionsnivåer. Omfattande experiment och ablation studie utförs under olika domänanpassningsinställningar, inklusive syntetiska-till-verkliga och kors-stadsscenarier. Vi visar att den föreslagna metoden fungerar gynnsamt mot de senaste metoderna när det gäller noggrannhet och visuell kvalitet.
I REF föreslog författarna en strukturerad områdesanpassning baserad på kontradiktoriskt lärande.
Learning to Adapt Structured Output Space for Semantic Segmentation
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}