不配对的图像对图像的翻译用于源代码免费域名适应在语义细分中的语义细分
Juan An1,2, Zhaoshui He3,4, Jing Guo1
1School of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou, 510006, China.
Scientific reports
|July 2, 2025
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.
科学领域:
- 计算机视觉 计算机视觉
- 机器学习 机器学习
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 当源数据不可用时,无源域调整 (SFDA) 非常重要.
- 目前用于语义细分的SFDA方法面临诸如伪标签噪声,过度拟合和类不平衡等挑战.
研究的目的:
- 提出一个未配对的图像对图像 (UITI) 学习框架,以应对SFDA在语义细分方面的挑战.
- 为了减少伪标签噪声,并防止模型在目标领域过度匹配.
主要方法:
- 使用图像风格一致性与两个区分符,用于有效的伪标签选择.
- 生成增强数据以保持源特征知识和目标结构特征.
- 引入了类对齐损失和区域对齐损失,以保持类平衡和语义/局部细节.
主要成果:
- 在GTA5 → 城市景观 (58.3%) 和SYNTHIA → 城市景观 (61.3%) 上实现了最先进的交叉与欧盟 (mIoU) 平均分数.
- 在减少伪标签噪声和减轻模型过度装配方面证明有效.
结论:
- 拟议的UITI框架显著增强了SFDA用于语义细分的功能.
- 该方法为无法访问源数据的场景提供了强大的解决方案,提高了细分的准确性和可靠性.
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