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基于内部表示的在线连续域适应语义图像分割
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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
本研究提出了一种在线无监督域自适应算法，通过最小化源潜在特征与目标特征之间的分布距离，改善图像的语义分割模型在未注释领域上的泛化性能。该方法通过近似源潜在特征分布减少对源样本的需求，实验证明其在未注释领域的泛化性能上具有竞争优势。
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关键要点
- 本研究提出了一种在线无监督域自适应算法。
- 该算法通过最小化源潜在特征与目标特征之间的分布距离来改善图像的语义分割模型的泛化性能。
- 方法促进了两个领域之间的共享领域无关潜在特征空间。
- 通过近似源潜在特征分布，减少了对源样本的需求。
- 使用高斯混合模型作为替代分布来近似源潜在特征分布。
- 在已建立的语义分割数据集上评估了该方法。
- 实验证明该方法在未注释领域的泛化性能上具有竞争优势。
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