关于驾驶场景图像的语义细分对于自动驾驶至关重要。尽管在白天图像上已经实现了令人鼓舞的性能，但由于暴露不足和缺乏标记的数据，夜间图像的性能不那么令人满意。为了解决这些问题，我们提出了一个称为双图像自动学习过滤器（拨号过滤器）的附加模块，以改善夜间驾驶条件下的语义分割，旨在利用不同照明下驾驶场景图像的内在特征。拨盘滤波器由两个部分组成，包括图像自适应处理模块（IAPM）和可学习的引导过滤器（LGF）。使用拨号过滤器，我们设计了无监督和有监督的框架，用于夜间驾驶场景细分，可以以端到端的方式进行培训。具体而言，IAPM模块由一个带有一组可区分图像过滤器的小型卷积神经网络组成，可以自适应地增强每个图像，以更好地相对于不同的照明。 LGF用于增强分割网络的输出以获得最终的分割结果。拨号过滤器轻巧有效，可以在白天和夜间图像中轻松应用它们。我们的实验表明，Dail过滤器可以显着改善ACDC_Night和Nightcity数据集的监督细分性能，而它展示了有关无监督的夜间夜间语义细分的最新性能，在黑暗的苏黎世和夜间驾驶测试床上。

虽然基于深度学习的对象检测方法在传统的数据集上取得了有希望的结果，但它仍然具有挑战性，以从恶劣天气条件下捕获的低质量图像定位对象仍然具有挑战性。现有方法在平衡图像增强和对象检测的任务方面具有困难，或者通常忽略有利于检测的潜在信息。为了减轻这个问题，我们提出了一种新颖的图像自适应yolo（IA-YOLO）框架，其中可以适自动化的图像以获得更好的检测性能。具体地，提出了可视的图像处理（DIP）模块以考虑YOLO检测器的恶劣天气条件，其参数由小型卷积神经网络（CNN-PP）预测。我们以端到端的方式共同学习CNN-PP和YOLOV3，确保CNN-PP可以学习适当的DIP以以弱监督方式增强图像以进行检测。我们所提出的IA-Yolo方法可以在正常和恶劣天气条件下自适应地处理图像。实验结果非常令人鼓舞，展示了我们提出的IA-Yolo方法在雾和低光场景中的有效性。

自动驾驶的语义细分应在各种野外环境中具有鲁棒性。由于缺乏带注释的夜间图像和带有足够注释的白天图像的较大域间隙，夜间语义细分尤其具有挑战性。在本文中，我们为夜间语义分割提出了一个新型的基于GPS的培训框架。给定与白天和夜间图像的GPS对齐的对，我们执行跨域对应关系匹配以获得像素级伪监督。此外，我们在白天视频帧之间进行流量估计，并应用基于GPS的缩放量表以获取另一个像素级的伪监督。使用这些伪内的置信图，我们训练一个夜间语义分割网络，而无需夜间图像的任何注释。实验结果证明了该方法对几个夜间语义分割数据集的有效性。我们的源代码可在https://github.com/jimmy9704/gps-glass上获得。

在自动驾驶中，学习可以适应各种环境条件的分割模型至关重要。特别是，具有严重的照明变化的复制是一种推动的需求，因为在日光数据上培训的模型将在夜间训练。在本文中，我们研究了域自适应夜间语义分割（DANS）的问题，旨在学习具有标有日间数据集和未标记的数据集的判别夜间模型，包括粗略对齐的日夜图像对。为此，我们提出了一种新的双向混合（Bi-Mix）框架，用于疏浚，这可以有助于图像平移和分割适应过程。具体地，在图像翻译阶段中，Bi-Mix利用日夜图像对的知识来提高夜间图像致密的质量。另一方面，在分段适应阶段，双混合有效地桥接白天和夜间域之间的分布差距，以使模型适应夜间域。在这两个过程中，双混合简单地通过混合两个样本而无需额外的超参数来操作，因此易于实施。暗苏黎世和夜间驾驶数据集的广泛实验展示了所提出的双组合的优势，并表明我们的方法在丹盘中获得最先进的表现。我们的代码可在https://github.com/ygjwd12345/bimix上获得。

Convolutional neural network-based approaches for semantic segmentation rely on supervision with pixel-level ground truth, but may not generalize well to unseen image domains. As the labeling process is tedious and labor intensive, developing algorithms that can adapt source ground truth labels to the target domain is of great interest. In this paper, we propose an adversarial learning method for domain adaptation in the context of semantic segmentation. Considering semantic segmentations as structured outputs that contain spatial similarities between the source and target domains, we adopt adversarial learning in the output space. To further enhance the adapted model, we construct a multi-level adversarial network to effectively perform output space domain adaptation at different feature levels. Extensive experiments and ablation study are conducted under various domain adaptation settings, including synthetic-to-real and cross-city scenarios. We show that the proposed method performs favorably against the stateof-the-art methods in terms of accuracy and visual quality.

夜间场景解析（NTSP）对于许多视觉应用是必不可少的，尤其是对于自动驾驶。大多数现有方法都是为了解析白天的现有方法。他们依靠在照明下建模基于像素强度的空间上下文线索。因此，这些方法在夜间场景中表现不佳，因为这种空间上下文提示被埋葬在夜间场景中的过度/暴露区域中。在本文中，我们首先进行了基于图像频率的统计实验来解释白天和夜间场景差异。我们发现，在白天和夜间场景之间，图像频率分布有很大差异，并且了解此类频率分布对于NTSP问题至关重要。基于此，我们建议利用图像频率分布来解析夜间场景。首先，我们提出了一个可学习的频率编码器（LFE），以模拟不同频率系数之间的关系，以动态测量所有频率组件。其次，我们提出了一个空间频率融合模块（SFF），该模块融合了空间和频率信息，以指导空间上下文特征的提取。广泛的实验表明，我们的方法对夜总会，夜城+和BDD100K晚数据集的最先进方法表现出色。此外，我们证明我们的方法可以应用于现有的白天场景解析方法，并在夜间场景中提高其性能。

交通场景边缘壳体的语义分割的鲁棒性是智能运输安全的重要因素。然而，交通事故的大多数关键场景都是非常动态和以前看不见的，这严重损害了语义分割方法的性能。另外，在高速驾驶期间传统相机的延迟将进一步降低时间尺寸中的上下文信息。因此，我们建议从基于事件的数据提取动态上下文，以更高的时间分辨率来增强静态RGB图像，即使对于来自运动模糊，碰撞，变形，翻转等的流量事故而言，此外，为评估分割交通事故中的性能，我们提供了一个像素 - 明智的注释事故数据集，即Dada-Seg，其中包含来自交通事故的各种临界情景。我们的实验表明，基于事件的数据可以通过在事故中保留快速移动的前景（碰撞物体）的微粒运动来提供互补信息以在不利条件下稳定语义分割。我们的方法在拟议的事故数据集中实现了+ 8.2％的性能增益，超过了20多种最先进的语义细分方法。已经证明该提案对于在多个源数据库中学到的模型，包括CityScapes，Kitti-360，BDD和Apolloscape的模型始终如一。

在本文中，我们解决了一次性分段的单次无监督域适应（OSUDA）的问题，其中分段器在训练期间只看到一个未标记的目标图像。在这种情况下，传统的无监督域适应模型通常失败，因为它们不能适应目标域，以具有过度拟合到一个（或几个）目标样本。为了解决这个问题，现有的OSUDA方法通常集成了一种样式传输模块，基于未标记的目标样本执行域随机化，可以在训练期间探讨目标样本周围的多个域。然而，这种样式传输模块依赖于一组额外的图像作为预训练的样式参考，并且还增加了对域适应的内存需求。在这里，我们提出了一种新的奥德达方法，可以有效地缓解这种计算负担。具体而言，我们将多个样式混合层集成到分段器中，该分段器播放样式传输模块的作用，以在不引入任何学习参数的情况下使源图像进行体现。此外，我们提出了一种剪辑的原型匹配（PPM）方法来加权考虑源像素在监督训练期间的重要性，以缓解负适应。实验结果表明，我们的方法在单次设置下的两个常用基准上实现了新的最先进的性能，并且比所有比较方法更有效。

我们建议利用模拟的潜力，以域的概括方式对现实世界自动驾驶场景的语义分割。对分割网络进行了训练，没有任何目标域数据，并在看不见的目标域进行了测试。为此，我们提出了一种新的域随机化和金字塔一致性的方法，以学习具有高推广性的模型。首先，我们建议使用辅助数据集以视觉外观的方式随机将合成图像随机化，以有效地学习域不变表示。其次，我们进一步在不同的“风格化”图像和图像中实施了金字塔一致性，以分别学习域不变和规模不变的特征。关于从GTA和合成对城市景观，BDD和Mapillary的概括进行了广泛的实验；而我们的方法比最新技术取得了卓越的成果。值得注意的是，我们的概括结果与最先进的模拟域适应方法相比甚至更好，甚至比在训练时访问目标域数据的结果。

深度神经网络（DNN）极大地促进了语义分割中的性能增益。然而，训练DNN通常需要大量的像素级标记数据，这在实践中收集昂贵且耗时。为了减轻注释负担，本文提出了一种自组装的生成对抗网络（SE-GAN）利用语义分割的跨域数据。在SE-GaN中，教师网络和学生网络构成用于生成语义分割图的自组装模型，与鉴别器一起形成GaN。尽管它很简单，我们发现SE-GaN可以显着提高对抗性训练的性能，提高模型的稳定性，这是由大多数普遍培训的方法共享的常见障碍。我们理论上分析SE-GaN并提供$ \ Mathcal o（1 / \ sqrt {n}）$泛化绑定（$ n $是培训样本大小），这表明控制了鉴别者的假设复杂性，以提高概括性。因此，我们选择一个简单的网络作为鉴别器。两个标准设置中的广泛和系统实验表明，该方法显着优于最新的最先进的方法。我们模型的源代码即将推出。

Semantic segmentation is a key problem for many computer vision tasks. While approaches based on convolutional neural networks constantly break new records on different benchmarks, generalizing well to diverse testing environments remains a major challenge. In numerous real world applications, there is indeed a large gap between data distributions in train and test domains, which results in severe performance loss at run-time. In this work, we address the task of unsupervised domain adaptation in semantic segmentation with losses based on the entropy of the pixel-wise predictions. To this end, we propose two novel, complementary methods using (i) an entropy loss and (ii) an adversarial loss respectively. We demonstrate state-of-theart performance in semantic segmentation on two challenging "synthetic-2-real" set-ups 1 and show that the approach can also be used for detection.

Unsupervised domain adaptation (UDA) for semantic segmentation is a promising task freeing people from heavy annotation work. However, domain discrepancies in low-level image statistics and high-level contexts compromise the segmentation performance over the target domain. A key idea to tackle this problem is to perform both image-level and feature-level adaptation jointly. Unfortunately, there is a lack of such unified approaches for UDA tasks in the existing literature. This paper proposes a novel UDA pipeline for semantic segmentation that unifies image-level and feature-level adaptation. Concretely, for image-level domain shifts, we propose a global photometric alignment module and a global texture alignment module that align images in the source and target domains in terms of image-level properties. For feature-level domain shifts, we perform global manifold alignment by projecting pixel features from both domains onto the feature manifold of the source domain; and we further regularize category centers in the source domain through a category-oriented triplet loss and perform target domain consistency regularization over augmented target domain images. Experimental results demonstrate that our pipeline significantly outperforms previous methods. In the commonly tested GTA5$\rightarrow$Cityscapes task, our proposed method using Deeplab V3+ as the backbone surpasses previous SOTA by 8%, achieving 58.2% in mIoU.

深度学习极大地提高了语义细分的性能，但是，它的成功依赖于大量注释的培训数据的可用性。因此，许多努力致力于域自适应语义分割，重点是将语义知识从标记的源域转移到未标记的目标域。现有的自我训练方法通常需要多轮训练，而基于对抗训练的另一个流行框架已知对超参数敏感。在本文中，我们提出了一个易于训练的框架，该框架学习了域自适应语义分割的域不变原型。特别是，我们表明域的适应性与很少的学习共享一个共同的角色，因为两者都旨在识别一些从大量可见数据中学到的知识的看不见的数据。因此，我们提出了一个统一的框架，用于域适应和很少的学习。核心思想是使用从几个镜头注释的目标图像中提取的类原型来对源图像和目标图像的像素进行分类。我们的方法仅涉及一个阶段训练，不需要对大规模的未经通知的目标图像进行培训。此外，我们的方法可以扩展到域适应性和几乎没有射击学习的变体。关于适应GTA5到CITYSCAPES和合成景观的实验表明，我们的方法实现了对最先进的竞争性能。

准确的语义分割模型通常需要大量的计算资源，从而抑制其在实际应用中的使用。最近的作品依靠精心制作的轻质模型来快速推断。但是，这些模型不能灵活地适应不同的准确性和效率要求。在本文中，我们提出了一种简单但有效的微小语义细分（SLIMSEG）方法，该方法可以在推理期间以不同的能力执行，具体取决于所需的准确性效率 - 折衷。更具体地说，我们在训练过程中采用逐步向下知识蒸馏采用参数化通道。观察到每个子模型的分割结果之间的差异主要在语义边界附近，我们引入了额外的边界指导语义分割损失，以进一步提高每个子模型的性能。我们表明，我们提出的具有各种主流网络的Slimseg可以产生灵活的模型，从而使计算成本的动态调整和比独立模型更好。关于语义分割基准，城市景观和Camvid的广泛实验证明了我们框架的概括能力。

共同出现的视觉模式使上下文聚集成为语义分割的重要范式。现有的研究重点是建模图像中的上下文，同时忽略图像以下相应类别的有价值的语义。为此，我们提出了一个新颖的软采矿上下文信息，超出了名为McIbi ++的图像范式，以进一步提高像素级表示。具体来说，我们首先设置了动态更新的内存模块，以存储各种类别的数据集级别的分布信息，然后利用信息在网络转发过程中产生数据集级别类别表示。之后，我们为每个像素表示形式生成一个类概率分布，并以类概率分布作为权重进行数据集级上下文聚合。最后，使用汇总的数据集级别和传统的图像级上下文信息来增强原始像素表示。此外，在推论阶段，我们还设计了一种粗到最新的迭代推理策略，以进一步提高分割结果。 MCIBI ++可以轻松地纳入现有的分割框架中，并带来一致的性能改进。此外，MCIBI ++可以扩展到视频语义分割框架中，比基线进行了大量改进。配备MCIBI ++，我们在七个具有挑战性的图像或视频语义分段基准测试中实现了最先进的性能。

语义细分是一种关键技术，涉及高分辨率遥感（HRS）图像的自动解释，并引起了遥感社区的广泛关注。由于其层次表示能力，深度卷积神经网络（DCNN）已成功应用于HRS图像语义分割任务。但是，对大量培训数据的严重依赖性以及对数据分布变化的敏感性严重限制了DCNNS在HRS图像的语义分割中的潜在应用。这项研究提出了一种新型的无监督域适应性语义分割网络（MemoryAdaptnet），用于HRS图像的语义分割。 MemoryAdaptnet构建了一种输出空间对抗学习方案，以弥合源域和目标域之间的域分布差异，并缩小域移位的影响。具体而言，我们嵌入了一个不变的特征内存模块来存储不变的域级上下文信息，因为从对抗学习获得的功能仅代表当前有限输入的变体特征。该模块由类别注意力驱动的不变域级上下文集合模块集成到当前伪不变功能，以进一步增强像素表示。基于熵的伪标签滤波策略用于更新当前目标图像的高额伪不变功能的内存模块。在三个跨域任务下进行的广泛实验表明，我们提出的记忆ADAPTNET非常优于最新方法。

在本文中，我们介绍了全景语义细分，该分段以整体方式提供了对周围环境的全景和密集的像素的理解。由于两个关键的挑战，全景分割尚未探索：（1）全景上的图像扭曲和对象变形； （2）缺乏培训全景分段的注释。为了解决这些问题，我们提出了一个用于全景语义细分（Trans4Pass）体系结构的变压器。首先，为了增强失真意识，Trans4Pass配备了可变形的贴片嵌入（DPE）和可变形的MLP（DMLP）模块，能够在适应之前（适应之前或之后）和任何地方（浅层或深度级别的（浅层或深度））和图像变形（通过任何涉及（浅层或深层））和图像变形（通过任何地方）和图像变形设计。我们进一步介绍了升级后的Trans4Pass+模型，其中包含具有平行令牌混合的DMLPV2，以提高建模歧视性线索的灵活性和概括性。其次，我们提出了一种无监督域适应性的相互典型适应（MPA）策略。第三，除了针孔到型 - 帕诺amic（PIN2PAN）适应外，我们还创建了一个新的数据集（Synpass），其中具有9,080个全景图像，以探索360 {\ deg} Imagery中的合成对真实（Syn2real）适应方案。进行了广泛的实验，这些实验涵盖室内和室外场景，并且使用PIN2PAN和SYN2REAL方案进行了研究。 Trans4Pass+在四个域自适应的全景语义分割基准上实现最先进的性能。代码可从https://github.com/jamycheung/trans4pass获得。

了解驾驶场景中的雾图像序列对于自主驾驶至关重要，但是由于难以收集和注释不利天气的现实世界图像，这仍然是一项艰巨的任务。最近，自我训练策略被认为是无监督域适应的强大解决方案，通过生成目标伪标签并重新训练模型，它迭代地将模型从源域转化为目标域。但是，选择自信的伪标签不可避免地会遭受稀疏与准确性之间的冲突，这两者都会导致次优模型。为了解决这个问题，我们利用了驾驶场景的雾图图像序列的特征，以使自信的伪标签致密。具体而言，基于顺序图像数据的局部空间相似性和相邻时间对应的两个发现，我们提出了一种新型的目标域驱动的伪标签扩散（TDO-DIF）方案。它采用超像素和光学流来识别空间相似性和时间对应关系，然后扩散自信但稀疏的伪像标签，或者是由流量链接的超像素或时间对应对。此外，为了确保扩散像素的特征相似性，我们在模型重新训练阶段引入了局部空间相似性损失和时间对比度损失。实验结果表明，我们的TDO-DIF方案有助于自适应模型在两个公共可用的天然雾化数据集（超过雾气的Zurich and Forggy驾驶）上实现51.92％和53.84％的平均跨工会（MIOU），这超过了最态度ART无监督的域自适应语义分割方法。可以在https://github.com/velor2012/tdo-dif上找到模型和数据。

We consider the problem of unsupervised domain adaptation in semantic segmentation. A key in this campaign consists in reducing the domain shift, i.e., enforcing the data distributions of the two domains to be similar. One of the common strategies is to align the marginal distribution in the feature space through adversarial learning. However, this global alignment strategy does not consider the category-level joint distribution. A possible consequence of such global movement is that some categories which are originally well aligned between the source and target may be incorrectly mapped, thus leading to worse segmentation results in target domain. To address this problem, we introduce a category-level adversarial network, aiming to enforce local semantic consistency during the trend of global alignment. Our idea is to take a close look at the category-level joint distribution and align each class with an adaptive adversarial loss. Specifically, we reduce the weight of the adversarial loss for category-level aligned features while increasing the adversarial force for those poorly aligned. In this process, we decide how well a feature is category-level aligned between source and target by a co-training approach. In two domain adaptation tasks, i.e., GTA5 → Cityscapes and SYN-THIA → Cityscapes, we validate that the proposed method matches the state of the art in segmentation accuracy.

Domain adaptation aims to bridge the domain shifts between the source and the target domain. These shifts may span different dimensions such as fog, rainfall, etc. However, recent methods typically do not consider explicit prior knowledge about the domain shifts on a specific dimension, thus leading to less desired adaptation performance. In this paper, we study a practical setting called Specific Domain Adaptation (SDA) that aligns the source and target domains in a demanded-specific dimension. Within this setting, we observe the intra-domain gap induced by different domainness (i.e., numerical magnitudes of domain shifts in this dimension) is crucial when adapting to a specific domain. To address the problem, we propose a novel Self-Adversarial Disentangling (SAD) framework. In particular, given a specific dimension, we first enrich the source domain by introducing a domainness creator with providing additional supervisory signals. Guided by the created domainness, we design a self-adversarial regularizer and two loss functions to jointly disentangle the latent representations into domainness-specific and domainness-invariant features, thus mitigating the intra-domain gap. Our method can be easily taken as a plug-and-play framework and does not introduce any extra costs in the inference time. We achieve consistent improvements over state-of-the-art methods in both object detection and semantic segmentation.