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CVPR2020 Oral 论文 IntraDA 视频效果 DEMO展示

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2020-06-09 14:54:13

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基于卷积神经网络的方法在语义分割方面取得了显着进展。但是，这些方法严重依赖注释数据。为了解决此限制，一般会将从图形引擎生成的自动注释数据用于训练分割模型。但是，从合成数据训练的模型很难转换为真实图像。为了解决这个问题，以前的工作已经考虑将模型从源数据直接适应未标记的目标数据（以减少域间差距）。但是，这些技术并未考虑目标数据本身之间的较大分配差距（域内差距）。在这项工作中，我们提出了两步自监督域自适应方法，以最小化域间和域内的间隙。

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