关于领域自适应语义分割的新视角：T2S-DA研究 背景与研究意义 语义分割在计算机视觉领域中具有重要的应用，但其性能往往依赖于大量标注数据。然而，标注数据的获取成本极高，特别是在复杂场景中，为此，许多研究转向利用合成数据来缓解标注需求的问题。然而，由于领域间的差异性（domain gap），基于合成数据训练的模型难以泛化到真实场景中。这种情况下，无监督领域适应（Unsupervised Domain Adaptation, UDA）方法成为解决此问题的有效手段，其目标是从标注的源域（source domain）迁移知识到未标注的目标域（target domain）。 传统的UDA方法主要分为两类：对抗训练和自训练。对抗训练通过分布对齐来缩小领域间的差异，而自训练则利用目标域的伪标签进行直接监...