Abstrakt. Skörda täta pixel-nivå annoteringar för att träna djupa neurala nätverk för semantisk segmentering är extremt dyrt och otympligt i skala. Samtidigt som man lär sig av syntetiska data där etiketter är lätt tillgängliga låter lovande, försämras prestandan avsevärt när man testar nya realistiska data på grund av domänskillnader. Vi presenterar Dual Channel-wise Alignment Networks (DCAN), en enkel men effektiv metod för att minska domänbyte på både pixel-nivå och funktionsnivå. Genom att undersöka statistik i varje kanal av CNN-funktionskartor utför vårt ramverk kanalvis funktionsanpassning, vilket bevarar rumsliga strukturer och semantisk information, i både en bildgenerator och ett segmenteringsnätverk. I synnerhet, med tanke på en bild från källdomänen och omärkta prover från måldomänen, syntetiserar generatorn nya bilder on-the-fly för att likna prover från måldomänen i utseendet och segmenteringsnätverket förfinar ytterligare funktioner på hög nivå innan man förutsäger semantiska kartor, som båda utnyttjar funktionsstatistik över provade bilder från måldomänen. Till skillnad från mycket nytt och samtidigt arbete som är beroende av kontradiktorisk träning är vårt ramverk lätt och lätt att träna. Omfattande experiment med att anpassa modeller som är utbildade på syntetiska segmenteringsriktmärken till verkliga stadsscener visar hur effektivt det föreslagna ramverket är.
I DCAN REF används ett liknande generativt tillvägagångssätt med kanalmässigt funktionsanpassning i generator- och segmenteringsnätverken.
DCAN: Dual Channel-wise Alignment Networks for Unsupervised Scene Adaptation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}