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作者：Junsong FAN , Yuxi WANG , He GUAN , Chunfeng SONG , Zhaoxiang ZHANG

发表时间：27 Apr 2022

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导读

语义分割的域自适应（DA）旨在减少密集像素级预测任务的标注负担。它专注于解决域差异问题，设法将从丰富的源数据中学到的知识转移到新的目标场景中。尽管最近的工作在该领域取得了快速进展，但由于在目标域中没有任何可用的标注提示，它们的性能仍然远远低于完全监督模型。考虑到在实际应用中小样本标注的获取成本低廉，我们尝试利用它们来缩小DA方法和完全监督方法之间的性能差距。这个问题的关键是利用少样本标签来有效地学习鲁棒的、具有跨域不变性的预测。为此，我们首先设计了一种数据扰动策略来增强表征的鲁棒性。此外，提出了一种可迁移的原型模块，以弥合源数据和少样本目标数据之间的域差异。通过这些提出的方法，我们的方法在某种程度上可以与完全监督的模型相媲美。我们通过扩展实验来证明所提出方法的有效性，并在两个广为流行的DA任务上，即从GTA5到Cityscapes和SYNTHIA到Cityscapes的域迁移任务上，取得了最新的性能。

文章精要

摘要

Domain adaptation (DA) for semantic segmentation aims to reduce the annotation burden for the dense pixel-level prediction task. It focuses on tackling the domain gap problem and manages to transfer knowledge learned from abundant source data to new target scenes. Although recent works have achieved rapid progress in this field, they still underperform fully supervised models with a large margin due to the absence of any available hints in the target domain. Considering that few-shot labels are cheap to obtain in practical applications, we attempt to leverage them to mitigate the performance gap between DA and fully supervised methods. The key to this problem is to leverage the few-shot labels to learn robust domain-invariant predictions effectively. To this end, we first design a data perturbation strategy to enhance the robustness of the representations. Furthermore, a transferable prototype module is proposed to bridge the domain gap based on the source data and few-shot targets. By means of these proposed methods, our approach can perform on par with the fully supervised models to some extent. We conduct extensive experiments to demonstrate the effectiveness of the proposed methods and report the state-of-the-art performance on two popular DA tasks, i.e., from GTA5 to Cityscapes and SYNTHIA to Cityscapes.

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