计算机研究与发展

作者：贾颖霞,郎丛妍,冯松鹤,

关键词：语义分割, 领域自适应, 对抗学习, 数据分布, 数据标注, 类别相关性,

图像语义分割作为机器视觉领域一个重要研究问题，其目的是对一张彩色图像中的每个像素点进行分类，将图像中每个像素预测其对应的语义标签.现有的基于全监督学习的语义分割方法依赖于精准标注的训练样本；现有的基于弱监督、半监督学习的分割方法虽然可以融入未标记样本，但由于缺少对空间语义信息的有效利用，常出现语义不一致或类别错分现象，且难以直接应用于其他的跨域无标注数据集.针对跨域无标注数据集语义分割问题，提出一种基于领域自适应的图像语义分割方法.其中，提出的方法首先通过采用优化上采样方法和提出基于focalloss的损失函数，有效改进了现有方法中数据量较小的类别难以被正确分割的问题；其次，通过有效利用所提出的类别相关的领域自适应方法，来解决不同数据集跨域语义分割问题，使无标注图像的语义分割平均交并比较现有方法的均值提升6%.提出的方法在5个数据集上进行验证实验，实验结果充分表明了方法的有效性和泛化性.

来源：2020年第4期

《计算机研究与发展》期刊编辑部

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