Unsupervised Intra-domain Adaptation for Semantic Segmentation through Self-Supervision

文章信息 論文地址 原文 代碼 前言 基於卷積神經網絡的語義分割模型已經取得了很不錯的效果，但是和絕大多數深度學習方法一樣，深度語義分割模型同樣依賴大量高質量的標註數據，而圖像分割的標註成本非常高。爲了降低標註成本，常用一些圖像引擎生成自帶標註的合成圖像用來訓練分割模型。但是，用合成圖像訓練的模型直接用於真實圖像時，會有domain shift帶來的效果下降問題，因此需要有域自適應方法和分割方法的

>>阅读原文<<