基于两级类别对齐的无监督域自适应分割算法

基于两级类别对齐的无监督域自适应分割算法

语义分割旨在为图像中的每个像素预测类别标签(Liu et al., 2021; Wang et al., 2021),广泛应用于场景理解、医学图像分析、自动驾驶、地理信息系统和增强现实(Strudel et al., 2021; Sun et al., 2023)。虽然深度神经网络的发展显著提升了分割任务的表现(Chen et al., 2014; Guan et al., 2021; Zhao et al., 2017),但这些进展要求大量像素级标注数据进行模型训练,获取这些数据在现实场景中代价高昂(Jiang et al., 2022; Liang et al., 2023)。与此同时,当测试数据与训练数据存在分布差异时,多数分割方法的性能通常会下降(Huang et al., 2022...