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I2F: A Unified Image-to-Feature Approach for Domain Adaptive Semantic Segmentation 题目：I2F: 一种统一的图像到特征的领域自适应语义分割方法 作者：Haoyu Ma; Xiangru Lin; Yizhou Yu 摘要 无监督域适应（UDA）在语义分割领域是一个有前景的任务，它能够减轻人们在繁重的标注工作上的负担。然而，源域和目标域之间在低级图像统计和高级上下文方面的域差异影响了目标域上的分割性能。解决这个问题的一个关键思想是联合执行图像级和特征级适应。不幸的是，在现有的文献中缺乏这种统一的UDA任务方法。本文提出了一种新的UDA语义分割流程，它统一了图像级和特征级适应。具体来说，针对图像级域偏移，我们提出了一个全局光度对齐模块和一个全局纹理对齐模块，以在源域和目标域的图像级属性方面对齐图像。对于特征级域偏移，我们通过将源域和目标域的像素特征投影
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