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公开(公告)号：CN114842199B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202210323281.9
申请日：2022-03-29
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供了一种基于三分支交叉训练的跨域语义分割方法，充分挖掘不同视图间共有的知识和独特的知识，提升每个视图的泛化能力和分割能力同时也保持视图间的多样性。本发明包括一个不对称的三分支网络和两个间接伪标签对齐技巧。三分支网络包含三个不同网络结构的分割网络，他们共享一个特征提取网络，其中任意两个网络为第三个网络生成高可信度的伪标签。间接伪标签对齐技巧包括语义特征对齐，通过伪标签提取分割网络的特征中心点，简单类别只拉近相同类别的中心点，复杂类别还需要拉远不同类别的中心点；包括适应能力估计，通过生成伪标签的两个视图的差异进行评估，每个像素点根据适应能力强弱进行输出的对齐。
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公开(公告)号：CN114842199A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210323281.9
申请日：2022-03-29
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供了一种基于三分支交叉训练的跨域语义分割方法，充分挖掘不同视图间共有的知识和独特的知识，提升每个视图的泛化能力和分割能力同时也保持视图间的多样性。本发明包括一个不对称的三分支网络和两个间接伪标签对齐技巧。三分支网络包含三个不同网络结构的分割网络，他们共享一个特征提取网络，其中任意两个网络为第三个网络生成高可信度的伪标签。间接伪标签对齐技巧包括语义特征对齐，通过伪标签提取分割网络的特征中心点，简单类别只拉近相同类别的中心点，复杂类别还需要拉远不同类别的中心点；包括适应能力估计，通过生成伪标签的两个视图的差异进行评估，每个像素点根据适应能力强弱进行输出的对齐。
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