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【CVPR2022】用于域适应语义分割的域无关先验
摘要：本文给大家分享一篇我们在CVPR 2022 上发表的paper：Domain-Agnostic Prior for Transfer Semantic Segmentation。文章提出了一种图像域无关的先验，可以有效地提升域适应语义分割的精度。 本文分享自华为云社区《EI盘古研究分享【CVPR2022】用于域适应语义分割的域无关先验》，作[论文笔记][半监督语义分割]Universal Semi-Supervised Semantic Segmentation
论文原文原文地址 Motivations 传统的训练方式需要针对不同 domain 的数据分别设计模型，十分繁琐（deploy costs） 语义分割数据集标注十分昂贵，费时费力 Contributions 本文提出的统一模型可以实现跨领域统一训练 模型使用少量的标注数据和大量未标注数据（半监督模型） 网络架构/方法cityscapesScripts的evalPixelLevelSemanticLabeling使用的参数问题
查询以下函数的含义 sys.argv[]global argsglob.glob()os.environ[]os.walk()*args**kwargs平时代码在终端里传入 --gpu 之类的参数是怎么设置的 分析 通过阅读evalPixelLevelSemanticLabeling.py,后发现有两种参数传入方式，一种是在命令行里设置路径，但格式要按照文件里给的，grPytorch移植Deeplabv3+训练CityScapes数据集详细步骤
源代码链接: https://github.com/fregu856/deeplabv3#paperspace 这个源代码相对简单，可以用来仔细看下，学习思想。 环境配置 源代码使用的是pytorch0.4，我使用的是pytorch1.13，会报某个函数版本警告问题，但是不影响训练过程。对于pytorch安装，可以直接到官网采用相应的命令进行一键训练Cityscapes
具体每个文件夹有何用处可参考下面这个博客中所述： 博客链接：https://blog.csdn.net/nefetaria/article/details/105728008 https://github.com/wasidennis/AdaptSegNet/tree/master/dataset 在阅读之前，希望你已经看过了这篇帖子：https://blog.csdn.net/zz2230633069/article/de