Adaptacyjna segmentacja instancji między domenami
Adaptacyjna segmentacja instancji między domenami rozszerza architektury typu Mask R-CNN, aby działać w warunkach przesunięć dystrybucji — trenując na źródłowej domenie z etykietami (np. syntetyczne rendery lub obrazy dzienne) i adaptując do docelowej domeny bez etykiet lub z ograniczonymi etykietami (np. rzeczywiste sceny lub nagrania nocne). Adversarialne wyrównanie cech i samo-uczenie się niwelują lukę między domenami na poziomie granularności obrazu i instancji.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Źródła
- Chen, Y., Li, W., Sakaridis, C., Dai, D., & Van Gool, L. (2018). Domain Adaptive Faster RCNN for Object Detection in the Wild. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 3339–3348. DOI: 10.1109/CVPR.2018.00352 ↗
- VS, V., Gupta, V., Oza, P., Sindagi, V. A., & Patel, V. M. (2021). MeGA-CDA: Memory Guided Attention for Category-Aware Unsupervised Domain Adaptive Object Detection. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 4516–4526. DOI: 10.1109/CVPR46437.2021.00449 ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 3). Domain-Adaptive Instance Segmentation (Cross-Domain Instance-Level Pixel Segmentation). ScholarGate. https://scholargate.app/pl/deep-learning/domain-adaptive-instance-segmentation
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Segmentacja instancjiUczenie głębokie↔ compare
- Segmentacja semantycznaUczenie głębokie↔ compare
- Transfer Learning with Instance SegmentationUczenie głębokie↔ compare
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →