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伪标签动态生成的域自适应语义分割算法
1
作者
范帅坤
颜西平
+4 位作者
马春梅
裴丽君
朱金奇
陈家林
石锐
《天津师范大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第4期68-74,共7页
自训练是解决域自适应语义分割的一种有效方法,针对现有工作中基于固定阈值选择的伪标签存在大量噪声的问题,提出一种伪标签动态生成的域自适应语义分割算法.首先,利用傅里叶变换对目标域图像进行风格转换预处理,使其在灰度、结构以及...
自训练是解决域自适应语义分割的一种有效方法,针对现有工作中基于固定阈值选择的伪标签存在大量噪声的问题,提出一种伪标签动态生成的域自适应语义分割算法.首先,利用傅里叶变换对目标域图像进行风格转换预处理,使其在灰度、结构以及边缘等信息与源域图像接近,降低域之间的差异;然后,提出一种基于移动阈值的伪标签动态生成方法,提升目标域图像伪标签的置信度.在2个典型城市道路数据集GTA5和SYNTHIA上进行实验,结果表明,相比典型的基于对抗学习的AdaptSegNet模型和较先进的RPT模型,本文算法的平均交并比(mIoU)均有一定提升,验证了本文算法的有效性.
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关键词
语义分割
域自适应
无监督
生成网络
伪标签
移动阈值
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职称材料
题名
伪标签动态生成的域自适应语义分割算法
1
作者
范帅坤
颜西平
马春梅
裴丽君
朱金奇
陈家林
石锐
机构
天津师范大学计算机与
信息
工程
学院
大连东软信息学院高等职业技术学院
出处
《天津师范大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第4期68-74,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61902282)
天津市教委科研计划资助项目(2021KJ186)
天津市研究生科研创新资助项目(2022SKYZ376)。
文摘
自训练是解决域自适应语义分割的一种有效方法,针对现有工作中基于固定阈值选择的伪标签存在大量噪声的问题,提出一种伪标签动态生成的域自适应语义分割算法.首先,利用傅里叶变换对目标域图像进行风格转换预处理,使其在灰度、结构以及边缘等信息与源域图像接近,降低域之间的差异;然后,提出一种基于移动阈值的伪标签动态生成方法,提升目标域图像伪标签的置信度.在2个典型城市道路数据集GTA5和SYNTHIA上进行实验,结果表明,相比典型的基于对抗学习的AdaptSegNet模型和较先进的RPT模型,本文算法的平均交并比(mIoU)均有一定提升,验证了本文算法的有效性.
关键词
语义分割
域自适应
无监督
生成网络
伪标签
移动阈值
Keywords
semantic segmentation
domain adaptation
unsupervised
generative network
pseudo-label
moving threshold
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
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被引量
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1
伪标签动态生成的域自适应语义分割算法
范帅坤
颜西平
马春梅
裴丽君
朱金奇
陈家林
石锐
《天津师范大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
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