I detta dokument tar vi itu med problemet med oövervakad domänanpassning för uppgiften semantisk segmentering, där vi försöker överföra den kunskap vi lärt oss på syntetiska datauppsättningar med mark-sanning etiketter till verkliga bilder utan någon notering. Med hypotesen att det strukturella innehållet i bilder är den mest informativa och avgörande faktorn för semantisk segmentering och lätt kan delas över domäner, föreslår vi en Domän Invariant Structure Extraction (DISE) ram för att separera bilder till domäninvariant struktur och domänspecifika textur representationer, som ytterligare kan förverkliga bildtranslation över domäner och möjliggöra etikettöverföring för att förbättra segmentering prestanda. Omfattande experiment verifierar effektiviteten hos vår föreslagna DISE-modell och visar att den är överlägsen flera toppmoderna metoder.
Chang och et al. föreslå en ramreferens för att extrahera domäninvarianta strukturer för anpassning.
All About Structure: Adapting Structural Information Across Domains for Boosting Semantic Segmentation
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}