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无监督领域自适应语义分割方法研究.pdf

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摘要

摘要

随着深度学习技术的发展,图像语义分割在计算机视觉领域得到了广泛应用。然

而,训练高精度的语义分割模型需要大量的标注数据,人工标注数据集是一项费时费

力的工作。虽然使用计算机生成的虚拟合成数据可以避免数据标注过程,但由于虚拟

合成数据和真实数据之间存在领域差异,仅依赖虚拟合成数据训练的模型往往在真实

场景下表现不佳。面对这一挑战,无监督领域自适应技术通过利用有标签信息的源域

数据和无标签信息的目标域数据,采用自适

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