Juan An1,2, Zhaoshui He3,4, Jing Guo1

  • 1School of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou, 510006, China.

Scientific reports
|July 2, 2025
PubMed
概括

本研究介绍了一种未配对的图像对图像 (UITI) 学习框架,以改善无源域适应 (SFDA) 语义细分. 该方法减少了伪标签噪声和模型过拟合,实现了最先进的结果.