IntraDA 项目使用指南

IntraDA 项目使用指南

IntraDA Unsupervised Intra-domain Adaptation for Semantic Segmentation through Self-Supervision (CVPR 2020 Oral) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/int/IntraDA

1. 项目介绍

IntraDA 是一个用于语义分割的无监督域内适应（Intra-domain Adaptation）项目。该项目通过自监督学习方法，解决了在语义分割任务中，模型从合成数据迁移到真实数据时遇到的域间和域内分布差异问题。IntraDA 在 CVPR 2020 上被选为 Oral 论文，展示了其在多个基准数据集上的有效性。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

确保你的系统满足以下要求：

• Python 3.7
• PyTorch >= 0.4.1
• CUDA 9.0 或更高版本

2.2 安装步骤

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/feipanir/IntraDA.git
   cd IntraDA
   

2. 安装 OpenCV（如果尚未安装）：

   conda install -c menpo opencv
   

   如果上述命令不工作，请尝试使用 pip 安装：

   pip install opencv-python
   

3. 安装 ADVENT 子模块及其依赖：

   pip install -e <root_dir/ADVENT>
   

2.3 数据准备

IntraDA 使用 ADVENT 的数据集设置。你需要将数据集放置在 <root_dir>/ADVENT/data 目录下，并创建符号链接以便 ADVENT 代码库能够访问数据集。

• GTA5 数据集：

  <root_dir>/ADVENT/data/GTA5/
  ├── images/
  └── labels/
  

• Cityscapes 数据集：

  <root_dir>/ADVENT/data/Cityscapes/
  ├── leftImg8bit/
  │   └── val/
  └── gtFine/
      └── val/
  

2.4 模型训练与评估

1. 域间适应训练：

   cd <root_dir>/ADVENT/advent/scripts
   python train.py --cfg /config/advent.yml
   

2. 获取最佳 IoU 迭代：

   python test.py --cfg /config/advent.yml
   

3. 基于熵的排名分割 Cityscapes 训练集：

   cd <root_dir>/entropy_rank
   python entropy.py --best_iter BEST_ID --normalize False --lambda1 0.67
   

4. 域内适应训练：

   cd <root_dir>/intrada
   python train.py --cfg /intrada.yml
   

5. 模型评估：

   python test.py --cfg /intrada.yml
   

3. 应用案例和最佳实践

IntraDA 主要应用于自动驾驶、机器人视觉和医学图像分析等领域。在这些领域中，数据标注成本高昂，而合成数据的使用可以显著降低成本。IntraDA 通过自监督学习方法，有效解决了合成数据与真实数据之间的域差异问题，提高了模型的泛化能力。

4. 典型生态项目

• ADVENT：IntraDA 项目借鉴了 ADVENT 的代码和方法，ADVENT 是一个用于语义分割的对抗性熵最小化域适应项目。
• AdaptSegNet：另一个与 IntraDA 相关的项目，专注于通过对抗性训练进行域适应。
• Pytorch-Deeplab：IntraDA 使用了 Pytorch-Deeplab 的深度学习框架，用于实现语义分割模型。

通过这些生态项目的结合，IntraDA 在语义分割任务中展现了强大的性能和灵活性。

IntraDA Unsupervised Intra-domain Adaptation for Semantic Segmentation through Self-Supervision (CVPR 2020 Oral) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/int/IntraDA