Simulering till verklig domänanpassning för semantisk segmentering har aktivt studerats för olika tillämpningar såsom autonom körning. Befintliga metoder fokuserar främst på en enda källa, som inte lätt kan hantera ett mer praktiskt scenario med flera källor med olika distributioner. I detta dokument föreslår vi att man undersöker multi-source domänanpassning för semantisk segmentering. Speciellt utformar vi ett nytt ramverk, kallat Multi-source Adversarial Domain Aggregation Network (MADAN), som kan utbildas på ett end-to-end sätt. För det första skapar vi en anpassad domän för varje källa med dynamisk semantisk konsistens samtidigt som vi justerar på pixelnivå cykelkonsekvent mot målet. För det andra föreslår vi sub-domänaggregation discriminator och cross-domain cykel discriminator för att göra olika anpassade domäner närmare aggregerade. Slutligen utförs anpassning på funktionsnivå mellan den aggregerade domänen och måldomänen under utbildningen av segmenteringsnätverket. Omfattande experiment från syntetisk GTA och SYNTHIA till verkliga Cityscapes och BDDS datauppsättningar visar att den föreslagna MADAN modellen överträffar state-of-the-art metoder. Vår källkod släpps på https://github.com/Luodian/MADAN.
Multi-source Domänanpassning: Jämfört med en enda källa UDA, flera källor domänanpassning (MDA) antar att utbildningsdata från flera källor är tillgängliga REF.
Multi-source Domain Adaptation for Semantic Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}