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无监督领域自适应语义分割的对抗扩散模型
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内容提要
本研究提出了一种新的潜在扩散模型（CICLD），旨在通过对抗学习有效缩小合成图像与真实图像之间的差距，从而改善无监督领域自适应（UDA），并提升多个基准数据集的表现。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的潜在扩散模型（CICLD）。
- CICLD旨在改善无监督领域自适应（UDA）。
- 该方法通过对抗学习缩小合成图像与真实图像之间的差距。
- CICLD显著提高了多个基准数据集的表现。
- 研究显示CICLD在领域自适应中的潜力和影响。
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