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基于特征不变约束的恶劣场景语义分割
所属分类：技术论文
上传者：wwei
文档大小：3327 K
标签：恶劣场景解析无监督领域自适应特征不变学习
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文档介绍：针对恶劣天气和夜间场景中语义分割模型易受光照、颜色和噪声扰动影响的问题，该文提出了一种基于特征不变性约束的无监督领域自适应方法。该方法以CoDA框架为基础，引入浅层风格迁移构造语义一致、外观不同的双视图，并在编码器特征空间约束原始视图与风格化视图的一致性，从而减少外观变化对语义表示的干扰。实验表明，该文方法在多个恶劣场景数据集上均优于CoDA基线，并在ACDC-All数据集上mIoU达到69.10%，验证了该方法的有效性和泛化能力。
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