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MoDA：利用视频中的动作先验提升无监督语义分割领域自适应
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种自适应语义分割框架MoDA，利用自监督学习和运动导向处理领域间差异，提高准确性。实验结果表明，MoDA在领域自适应图像和视频分割方面优于现有方法，并可与先进方法相结合以进一步改善性能。
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关键要点
- 提出了一种自适应语义分割框架MoDA，运用自监督学习和运动导向。
- MoDA解决了目标领域中缺乏标注的语义分割问题。
- 通过对象运动的自监督学习，MoDA在前景和背景类别上采用不同策略处理领域间差异。
- 采用前景对象发现、语义挖掘和背景对抗训练来提高准确性。
- 实验结果显示，MoDA在领域自适应图像和视频分割方面优于现有方法。
- MoDA可以与先进方法结合，进一步改善性能。
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