基于对抗性学习的现有无监督的域适应方法在多个医学成像任务中取得了良好的表现。但是，这些方法仅着眼于全局分布适应，而忽略了类别级别的分布约束，这将导致次级适应性的性能。本文基于类别级别的正则化提出了一个无监督的域适应框架，该框架从三个角度正规化了类别分布。具体而言，对于域间类别的正则化，提出了一个自适应原型比对模块，以使源和目标域中同一类别的特征原型对齐。此外，对于域内类别的正则化，我们分别针对源和目标域定制了正则化技术。在源域中，提出了原型引导的判别性损失，以通过执行阶层内紧凑性和类间的分离性来学习更多的判别特征表示，并作为对传统监督损失的补充。在目标域中，提出了增强的一致性类别的正则化损失，以迫使该模型为增强/未增强目标图像提供一致的预测，这鼓励在语义上相似的区域给予相同的标签。在两个公共底面数据集上进行的广泛实验表明，所提出的方法显着优于其他最先进的比较算法。

无监督的域适应性（UDA）旨在使在标记的源域上训练的模型适应未标记的目标域。在本文中，我们提出了典型的对比度适应（PROCA），这是一种无监督域自适应语义分割的简单有效的对比度学习方法。以前的域适应方法仅考虑跨各个域的阶级内表示分布的对齐，而阶层间结构关系的探索不足，从而导致目标域上的对齐表示可能不像在源上歧视的那样容易歧视。域了。取而代之的是，ProCA将类间信息纳入班级原型，并采用以班级为中心的分布对齐进行适应。通过将同一类原型与阳性和其他类原型视为实现以集体为中心的分配对齐方式的负面原型，Proca在经典领域适应任务上实现了最先进的性能，{\ em i.e. text {and} synthia $ \ to $ cityScapes}。代码可在\ href {https://github.com/jiangzhengkai/proca} {proca}获得代码

虽然监督语义分割存在重大进展，但由于领域偏差，将分段模型部署到解除域来仍然具有挑战性。域适应可以通过将知识从标记的源域传输到未标记的目标域来帮助。以前的方法通常尝试执行对全局特征的适应，然而，通常忽略要计入特征空间中的每个像素的本地语义附属机构，导致较少的可辨性。为解决这个问题，我们提出了一种用于细粒度阶级对齐的新型语义原型对比学习框架。具体地，语义原型提供了用于每个像素鉴别的表示学习的监控信号，并且需要在特征空间中的源极和目标域的每个像素来反映相应的语义原型的内容。通过这种方式，我们的框架能够明确地制作较近的类别的像素表示，并且进一步越来越多地分开，以改善分割模型的鲁棒性以及减轻域移位问题。与最先进的方法相比，我们的方法易于实施并达到优异的结果，如众多实验所展示的那样。代码在[此HTTPS URL]（https://github.com/binhuixie/spcl）上公开可用。

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.

While deep learning methods hitherto have achieved considerable success in medical image segmentation, they are still hampered by two limitations: (i) reliance on large-scale well-labeled datasets, which are difficult to curate due to the expert-driven and time-consuming nature of pixel-level annotations in clinical practices, and (ii) failure to generalize from one domain to another, especially when the target domain is a different modality with severe domain shifts. Recent unsupervised domain adaptation~(UDA) techniques leverage abundant labeled source data together with unlabeled target data to reduce the domain gap, but these methods degrade significantly with limited source annotations. In this study, we address this underexplored UDA problem, investigating a challenging but valuable realistic scenario, where the source domain not only exhibits domain shift~w.r.t. the target domain but also suffers from label scarcity. In this regard, we propose a novel and generic framework called ``Label-Efficient Unsupervised Domain Adaptation"~(LE-UDA). In LE-UDA, we construct self-ensembling consistency for knowledge transfer between both domains, as well as a self-ensembling adversarial learning module to achieve better feature alignment for UDA. To assess the effectiveness of our method, we conduct extensive experiments on two different tasks for cross-modality segmentation between MRI and CT images. Experimental results demonstrate that the proposed LE-UDA can efficiently leverage limited source labels to improve cross-domain segmentation performance, outperforming state-of-the-art UDA approaches in the literature. Code is available at: https://github.com/jacobzhaoziyuan/LE-UDA.

领域自适应分段努力生成目标域的高质量伪标签并在其上重新训练分段的趋势趋势。在这种自我训练的范式下，一些竞争性方法已寻求潜在的空间信息，该信息建立了语义类别的特征质心（又称原型），并通过与这些质心的距离确定了伪标签候选者。在本文中，我们认为潜在空间包含更多要利用的信息，从而进一步迈出了一步以利用它。首先，我们不仅使用源域原型来确定目标伪标签，而且还像大多数传统方法一样，我们在双向上产生目标域原型来降低那些可能难以理解或无法进行适应的源特征。其次，现有尝试将每个类别模拟为单个和各向同性原型，同时忽略特征分布的方差，这可能导致类似类别的混淆。为了解决这个问题，我们建议通过高斯混合模型代表每个类别，以多种和各向异性原型表示，以根据概率密度估算源域的事实分布并估算目标样品的可能性。我们将我们的方法应用于gta5-> CityScapes和Synthia-> CityScaps任务，并在平均值上分别实现61.2和62.8，这显然优于其他竞争性的自我训练方法。值得注意的是，在某些类别中，我们的方法分别遭受了“卡车”和“公共汽车”等分类混乱的影响，我们的方法分别达到了56.4和68.8，这进一步证明了我们设计的有效性。

我们提出了一种用于语义分割的新型无监督域适应方法，该方法将训练的模型概括为源图像和相应的地面真相标签到目标域。域自适应语义分割的关键是学习域，不变和判别特征，而无需目标地面真相标签。为此，我们提出了一个双向像素 - 型对比型学习框架，该框架可最大程度地减少同一对象类特征的类内变化，同时无论域，无论域如何，都可以最大程度地提高不同阶层的阶层变化。具体而言，我们的框架将像素级特征与目标和源图像中同一对象类的原型保持一致（即分别为正面对），将它们设置为不同的类别（即负对），并执行对齐和分离在源图像中具有像素级特征的另一个方向的过程，目标图像中的原型。跨域匹配鼓励域不变特征表示，而双向像素 - 型对应对应关系汇总了同一对象类的特征，提供了歧视性特征。为了建立对比度学习的训练对，我们建议使用非参数标签转移（即跨不同域的像素 - 型对应关系，就可以生成目标图像的动态伪标签。我们还提出了一种校准方法，以补偿训练过程中逐渐补偿原型的阶级域偏差。

在这项工作中，我们提出了基于跨域核分割的基于无监督的域适应性（UDA）方法。核在不同癌症类型的结构和外观上有很大差异，在接受一种癌症类型训练并在另一种癌症上进行测试时，深度学习模型的性能下降。这种结构域的转移变得更加关键，因为准确的分割和核的定量是对患者诊断/预后的重要组织病理学任务，并且在像素水平上对新癌症类型的核注释核需要医疗专家的广泛努力。为了解决这个问题，我们最大程度地提高了标记的源癌类型数据和未标记的目标癌类型数据之间的MI，以转移跨域的核分割知识。我们使用Jensen-Shanon Divergence结合，每对只需要一个负对以进行MI最大化。我们评估了多个建模框架和不同数据集的设置，其中包括20多个癌症型领域的变化并展示了竞争性能。所有最近提出的方法包括用于改善域适应性的多个组件，而我们提出的模块很轻，可以轻松地将其纳入其他方法（实施：https：//github.com/yashsharma/mani）。

Accurate segmentation of power lines in aerial images is essential to ensure the flight safety of aerial vehicles. Acquiring high-quality ground truth annotations for training a deep learning model is a laborious process. Therefore, developing algorithms that can leverage knowledge from labelled synthetic data to unlabelled real images is highly demanded. This process is studied in Unsupervised domain adaptation (UDA). Recent approaches to self-training have achieved remarkable performance in UDA for semantic segmentation, which trains a model with pseudo labels on the target domain. However, the pseudo labels are noisy due to a discrepancy in the two data distributions. We identify that context dependency is important for bridging this domain gap. Motivated by this, we propose QuadFormer, a novel framework designed for domain adaptive semantic segmentation. The hierarchical quadruple transformer combines cross-attention and self-attention mechanisms to adapt transferable context. Based on cross-attentive and self-attentive feature representations, we introduce a pseudo label correction scheme to online denoise the pseudo labels and reduce the domain gap. Additionally, we present two datasets - ARPLSyn and ARPLReal to further advance research in unsupervised domain adaptive powerline segmentation. Finally, experimental results indicate that our method achieves state-of-the-art performance for the domain adaptive power line segmentation on ARPLSyn$\rightarrow$TTTPLA and ARPLSyn$\rightarrow$ARPLReal.

无监督的域适应性（UDA）方法已广泛用于提高模型在一般计算机视觉中的适应能力。但是，与自然图像不同，在组织病理学图像中不同类别的核存在巨大的语义差距。它仍未探索，我们如何构建通用的UDA模型来精确分割或分类不同数据集的核实例。在这项工作中，我们提出了一个新颖的深神经网络，即用于UDA Nuclei实例分割和分类的类别感知特征对齐和伪标记网络（CAPL-NET）。具体而言，我们首先提出一个具有动态可学习权衡权重的类别级特征对齐模块。其次，我们建议通过基于Nuclei-Level原型特征的伪标签来促进目标数据上的模型性能。关于跨域核实例分割和分类任务的综合实验表明，我们的方法优于最先进的UDA方法。

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.

本文提出了一种新颖的像素级分布正则化方案（DRSL），用于自我监督的语义分割域的适应性。在典型的环境中，分类损失迫使语义分割模型贪婪地学习捕获类间变化的表示形式，以确定决策（类）边界。由于域的转移，该决策边界在目标域中未对齐，从而导致嘈杂的伪标签对自我监督域的适应性产生不利影响。为了克服这一限制，以及捕获阶层间变化，我们通过类感知的多模式分布学习（MMDL）捕获了像素级内的类内变化。因此，捕获阶层内变化所需的信息与阶层间歧视所需的信息明确分开。因此，捕获的功能更具信息性，导致伪噪声低的伪标记。这种分离使我们能够使用前者的基于跨凝结的自学习，在判别空间和多模式分布空间中进行单独的对齐。稍后，我们通过明确降低映射到同一模式的目标和源像素之间的距离来提出一种新型的随机模式比对方法。距离度量标签上计算出的距离度量损失，并从多模式建模头部反向传播，充当与分割头共享的基本网络上的正常化程序。关于合成到真实域的适应设置的全面实验的结果，即GTA-V/Synthia to CityScapes，表明DRSL的表现优于许多现有方法（MIOU的最小余量为2.3％和2.5％，用于MIOU，而合成的MIOU到CityScapes）。

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。

受益于从特定情况（源）收集的相当大的像素级注释，训练有素的语义分段模型表现得非常好，但由于大域移位而导致的新情况（目标）失败。为了缓解域间隙，先前的跨域语义分段方法始终在域对齐期间始终假设源数据和目标数据的共存。但是，在实际方案中访问源数据可能会引发隐私问题并违反知识产权。为了解决这个问题，我们专注于一个有趣和具有挑战性的跨域语义分割任务，其中仅向目标域提供训练源模型。具体地，我们提出了一种称为ATP的统一框架，其包括三种方案，即特征对准，双向教学和信息传播。首先，我们设计了课程熵最小化目标，以通过提供的源模型隐式对准目标功能与看不见的源特征。其次，除了vanilla自我训练中的正伪标签外，我们是第一个向该领域引入负伪标签的，并开发双向自我训练策略，以增强目标域中的表示学习。最后，采用信息传播方案来通过伪半监督学习进一步降低目标域内的域内差异。综合与跨城市驾驶数据集的广泛结果验证\ TextBF {ATP}产生最先进的性能，即使是需要访问源数据的方法。

实现域适应是有价值的，以将学习知识从标记为CT数据集传输到腹部多器官分段的目标未标记的MR DataSet。同时，非常希望避免目标数据集的高注重成本并保护源数据集的隐私。因此，我们提出了一种有效的无核心无监督域适应方法，用于跨型号腹部多器官分段而不访问源数据集。所提出的框架的过程包括两个阶段。在第一阶段，特征映射统计损失用于对准顶部分段网络中的源和目标特征的分布，并使用熵最小化损耗来鼓励高席位细分。从顶部分段网络输出的伪标签用于指导样式补偿网络生成类似源图像。从中间分割网络输出的伪标签用于监督所需模型的学习（底部分段网络）。在第二阶段，循环学习和像素自适应掩模细化用于进一步提高所需模型的性能。通过这种方法，我们在肝脏，肾脏，左肾肾脏和脾脏的分割中实现了令人满意的性能，骰子相似系数分别为0.884,0.891,0.864和0.911。此外，当存在目标注释数据时，所提出的方法可以很容易地扩展到情况。该性能在平均骰子相似度系数的0.888至0.922增加到0.888至0.922，靠近监督学习（0.929），只有一个标记的MR卷。

形状信息在医学图像中分割器官方面是强大而有价值的先验。但是，当前大多数基于深度学习的分割算法尚未考虑形状信息，这可能导致对纹理的偏见。我们旨在明确地对形状进行建模并使用它来帮助医疗图像分割。先前的方法提出了基于变异的自动编码器（VAE）模型，以了解特定器官的形状分布，并通过将其拟合到学习的形状分布中来自动评估分割预测的质量。我们旨在将VAE纳入当前的分割管道中。具体而言，我们提出了一种基于伪损失和在教师学习范式下的VAE重建损失的新的无监督域适应管道。两种损失都是同时优化的，作为回报，提高了分割任务性能。对三个公共胰腺细分数据集以及两个内部胰腺细分数据集进行了广泛的实验，显示了一致的改进，骰子分数中至少有2.8分的增益，这表明了我们方法在挑战无监督的域适应性方案中对医学图像分割的有效性。我们希望这项工作能够在医学成像中提高形状分析和几何学习。

无监督的域适应性（UDA）引起了相当大的关注，这将知识从富含标签的源域转移到相关但未标记的目标域。减少域间差异一直是提高UDA性能的关键因素，尤其是对于源域和目标域之间存在较大差距的任务。为此，我们提出了一种新颖的风格感知功能融合方法（SAFF），以弥合大域间隙和转移知识，同时减轻阶级歧视性信息的丧失。受到人类传递推理和学习能力的启发，研究了一种新颖的风格感知的自我互化领域（SSID），通过一系列中级辅助综合概念将两个看似无关的概念联系起来。具体而言，我们提出了一种新颖的SSID学习策略，该策略从源和目标域中选择样本作为锚点，然后随机融合这些锚的对象和样式特征，以生成具有标记和样式丰富的中级辅助功能以进行知识转移。此外，我们设计了一个外部存储库来存储和更新指定的标记功能，以获得稳定的类功能和班级样式功能。基于提议的内存库，内部和域间损耗功能旨在提高类识别能力和特征兼容性。同时，我们通过无限抽样模拟SSID的丰富潜在特征空间，并通过数学理论模拟损失函数的收敛性。最后，我们对常用的域自适应基准测试进行了全面的实验，以评估所提出的SAFF，并且实验结果表明，所提出的SAFF可以轻松地与不同的骨干网络结合在一起，并获得更好的性能作为插入插型模块。

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。

Self-training is a competitive approach in domain adaptive segmentation, which trains the network with the pseudo labels on the target domain. However inevitably, the pseudo labels are noisy and the target features are dispersed due to the discrepancy between source and target domains. In this paper, we rely on representative prototypes, the feature centroids of classes, to address the two issues for unsupervised domain adaptation. In particular, we take one step further and exploit the feature distances from prototypes that provide richer information than mere prototypes. Specifically, we use it to estimate the likelihood of pseudo labels to facilitate online correction in the course of training. Meanwhile, we align the prototypical assignments based on relative feature distances for two different views of the same target, producing a more compact target feature space. Moreover, we find that distilling the already learned knowledge to a self-supervised pretrained model further boosts the performance. Our method shows tremendous performance advantage over state-of-the-art methods. We will make the code publicly available.

域适应是一种解决未经看线环境中缺乏大量标记数据的技术。提出了无监督的域适应，以使模型适用于使用单独标记的源数据和未标记的目标域数据的新模式。虽然已经提出了许多图像空间域适配方法来捕获像素级域移位，但是这种技术可能无法维持分割任务的高电平语义信息。对于生物医学图像的情况，在域之间的图像转换操作期间，诸如血管的细细节可能会丢失。在这项工作中，我们提出了一种模型，它使用周期 - 一致丢失在域之间适应域，同时通过在适应过程中强制执行基于边缘的损耗来维持原始图像的边缘细节。我们通过将其与其他两只眼底血管分割数据集的其他方法进行比较来证明我们的算法的有效性。与SOTA和〜5.2增量相比，我们达到了1.1〜9.2递增的骰子分数。