《AdaptSegNet：Learning to Adapt Structured Output Space for Semantic Segmentation》論文筆記

參考代碼：AdaptSegNet 1. 概述 導讀：這篇文章着力於解決模型未見過數據的適應性，一般來講模型對於與訓練集中數據類似的數據表現較好，但是對於未知場景的數據就表現較差了，這也是domain-adaptation需要解決的問題。這篇文章在分割任務下進行了研究，提出在output space（分割softmax輸出）上使用GAN網絡去擬合兩種數據（合成數據與真實數據）分佈，此外還提出使用多層

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