IJCV 2024 | 无监督域适应和域泛化下语义分割的域无关先验

主要观点总结

本文介绍了加入知识星球可详细阅读的论文内容，包括论文信息、作者、源码、创新点、摘要等。论文提出了一种新颖的框架——域无关先验（DAP）框架，用于解决无监督域适应（UDA）和域泛化（DG）的语义分割问题。

关键观点总结

关键观点1: 论文提出的DAP框架介绍

为了解决计算机视觉领域中深度神经网络面临的不同图像域适应问题，论文提出了一种新颖的DAP框架。该框架通过迫使视觉特征与DAP对齐，来辅助域转移，包括UDA和DG任务。

关键观点2: 研究内容中的两种域无关先验

作者深入研究了两种域无关先验，即语言引导的嵌入和类级关系。在UDA任务中，利用语言引导的嵌入（如one-hot向量和word2vec嵌入）使视觉特征与先验对齐；在DG任务中，还通过建立类级关系（如计算类别平均特征间的余弦相似性）来正则化深层特征。

关键观点3: 设计的新对齐结构和数据增强方法

论文针对UDA和DG场景设计了新的对齐结构和数据增强方法。在UDA中，设计了更具约束性的对齐结构，从特征空间和最终预测结果两方面对齐先验信息；在DG中，提出了频域随机化（FDR）增强方法，通过频域变换丰富数据分布，与先验损失相结合，提高了模型的泛化能力。

关键观点4: 论文解决的问题及解决方法

论文主要解决了深度神经网络在适应不同图像域时的挑战，通过引入通用先验来缓解源域的过拟合问题。作者提出的DAP框架在无监督域适应（UDA）和域泛化（DG）场景中进行了评估，目标域分别是无标签的和甚至未见过的。实验验证了DAP在所有任务中具有竞争力的准确率，从而证明了其有效性。

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