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摘要:本文给大家分享一篇我们在CVPR 2022 上发表的论文:Domain-Agnostic Prior for Transfer Semantic Segmentation。文章提出了一种图像域无关的先验,可以有效地提升域适应语义分割的精度。
[1] 威廉·特兰海登、维克多·奥尔森、朱利亚诺·平托、伦纳特·斯文森。Dacs:通过跨域混合采样进行域适应。在IEEE / CVF计算机视觉应用冬季会议论文集,第1379-1389页,2021年。 [2] 托马斯·米科洛夫、伊利亚·苏茨克弗、陈凯、格雷格·科拉多、杰夫·迪恩。单词和短语的分布式表示及其组成性。在神经信息处理系统的进展,第3111-3119页,2013年。 [3] 邓佳、魏东、理查德·索彻、李丽佳、李凯、李飞飞。图像网:大规模的分层图像数据库。2009年IEEE计算机视觉和模式识别会议,第248-255页。艾维, 2009. [4] 皮尤什·夏尔马、丁楠、塞巴斯蒂安·古德曼、拉杜·索里卡特。概念性标题:用于自动图像标题的已清理、超专名的图像替代文本数据集。收录于计算语言学协会第56届年会论文集(第1卷:长篇论文),第2556-2565页,2018年。 [5] 亚历克·拉德福德、金钟郁、克里斯·哈拉西、阿迪亚·拉梅什、加布里埃尔·吴、桑迪尼·阿加瓦尔、吉里什·萨斯特里、阿曼达·阿斯克尔、帕梅拉·米什金、杰克·克拉克等人。从自然语言监督中学习可转移的视觉模型。arXiv 预印本 arXiv:2103.00020, 2021. [6] 张攀, 张波, 张婷, 陈东, 永旺, 方文.用于域自适应语义分割的典型伪标签去噪和目标结构学习。在IEEE / CVF计算机视觉和模式识别会议论文集,第12414-12424页,2021年。
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