极简笔记 Fully Convolutional Adaptation Networks for Semantic Segmentation

最新推荐文章于 2025-06-18 11:26:57 发布
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极简笔记 Fully Convolutional Adaptation Networks for Semantic Segmentation

文章核心贡献，提出FCAN，探究利用GTA5游戏数据集来训练语义分割网络，并将此网络迁移到真实路况场景下进行测试。
这里写图片描述

FCAN分为两部分，Appearance Adaptation Networks（ANN）和Representation Adaptation Networks（RAN），总结构见上图。GTA5的图像记为source domain，真实街道场景记作target domain。为了解决从source domain训练transfer到target domain引起的domain shift问题，文章提供了两点思路：1. 让source domain图像和target domain图像更加相近；2. 学习domain invariant特征用于语义分割。这两个步骤分别由ANN和RAN完成。
这里写图片描述

ANN详细结构如上图，它的本质是一个风格迁移网络，将白噪声输入网络，以迭代的方式，通过让网络浅层的feature correlation和target domain图像集合Xt

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