論文域適應語義分割：Learning to Adapt Structured Output Space for Semantic Segmentation
1、Learning to Adapt Structured Output Space for Semantic Segmentation 目的：結構輸出自適應思想，多層對抗網絡學習，瞭解帶標註合成圖像，如何在合成圖像上訓練，然後自適應到真實場景上。 摘要：有監督的基於卷積神經網絡語義分割方法需要依賴像素級的GT，對於未見過的圖像泛化能力差（這體現在源域和目標域之間圖像差異較大），此外，圖像標註過
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