TPAMI 2024｜告别手动标注！这项研究用伪影创造语义分割自动又可靠！

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Feature Re-Representation and Reliable Pseudo Label Retraining for Cross-Domain Semantic Segmentation 题目：跨域语义分割的特征再表示与可靠伪标签重训练 作者：Jing Li; Kang Zhou; Shenhan Qian; Wen Li; Lixin Duan; Shenghua Gao 点击下方 卡片 ，关注“ AI前沿速递 ”公众号 各种重磅干货，第一时间送达 摘要 本文提出了一种新颖的无监督领域自适应方法，用于语义分割。我们认为，目标领域数据的良好表示应该同时保留来自源领域的知识和目标领域特定的信息。为了获取源领域的知识，我们首先学习一组基来表征源领域特征的分布，然后源域和目标域的特征都被重新表示为源基的加权和。此外引入了一个鉴别器，使得两个领域特征在相同基下的重表示责任不可区分。通过这种方式，源重表示和目标重表示之间的领域差距被最小化，重表示的目标领域特征包含了源领域的信息。然后我 ………………………………