Detta arbete tar upp problemet med semantiska bildsegmentering av nattliga scener. Även om betydande framsteg har gjorts när det gäller semantisk bildsegmentering, är det främst relaterat till scenarier dagtid. Denna uppsats föreslår en ny metod för att progressivt anpassa de semantiska modellerna tränade på dagtid scener, tillsammans med storskaliga anteckningar däri, till nattliga scener via bron av skymningstid - tiden mellan gryning och soluppgång, eller mellan solnedgång och skymning. Syftet med metoden är att minska kostnaden för mänsklig notering för nattbilder genom att överföra kunskap från normala dagförhållanden. Förutom metoden, en ny datauppsättning av väg scener sammanställs; den består av 35.000 bilder som sträcker sig från dagtid till skymningstid och till natt. Dessutom är en delmängd av nattliga bilder tätt annoterade för metodutvärdering. Våra experiment visar att vår metod är effektiv för kunskapsöverföring från scener dagtid till scener nattetid, utan mänsklig notering.
Ett mycket färskt arbete REF om semantiska nattliga bildsegmentering visar att verkliga bilder tagna vid skymning är till hjälp för övervakning överföring från dagtid till natt.
Dark Model Adaptation: Semantic Image Segmentation from Daytime to Nighttime
{'venue': '2018 21st International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)', 'journal': '2018 21st International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}