Fullt konvolutionella modeller för tät förutsägelse har visat sig framgångsrika för ett brett spektrum av visuella uppgifter. Sådana modeller fungerar bra i en övervakad miljö, men prestanda kan vara förvånansvärt dålig under domänskift som verkar milda för en mänsklig observatör. Till exempel, utbildning på en stad och testning på en annan i en annan geografisk region och / eller väderförhållanden kan resultera i avsevärt försämrad prestanda på grund av pixel-nivå fördelning skift. I detta dokument introducerar vi den första domänen adaptiv semantisk segmenteringsmetod, som föreslår en oövervakad kontradiktorisk metod för pixelförutsägelseproblem. Vår metod består av både globala och kategorispecifika anpassningsmetoder. Global domänanpassning utförs med hjälp av ett nytt semantiskt segmenteringsnätverk med fullständigt konvolutionellt domänkonversiellt lärande. Detta ursprungligen anpassade utrymme möjliggör sedan kategorispecifik anpassning genom en generalisering av begränsat svagt lärande, med en uttrycklig överföring av den rumsliga layouten från källan till måldomänerna. Vår strategi överträffar utgångsvärden för olika inställningar på flera storskaliga datauppsättningar, inklusive anpassning mellan olika verkliga stadsmiljöer, olika syntetiska sub-domäner, från simulerade till verkliga miljöer, och på en ny stor skala shamp-cam dataset.
Å andra sidan, Hoffman et al. REF utför global domänanpassning i ett nytt semantiskt segmenteringsnätverk med fullständigt konvolutionellt domänkonversiellt lärande.
FCNs in the Wild: Pixel-level Adversarial and Constraint-based Adaptation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}