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SED: 开放词汇语义分割的简单编码器 - 解码器

💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。

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内容提要

本文提出了一种半监督和领域自适应的语义分割框架，利用自监督单目深度估计（SDE）增强。通过选择样本、数据增强、转移学习特征和利用额外标记数据，实现了半监督语义分割和领域适应。在Cityscapes数据集上验证，取得了最先进结果。

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