基于扩散与标签引导的图像翻译用于域自适应语义分割
计算机视觉与模式识别
2023-08-25 v1
摘要
将源域图像翻译至目标域以学习目标模型是域自适应语义分割（DASS）中最常见的策略之一。然而，现有方法仍难以在原始图像与翻译图像间保持语义一致的局部细节。本工作中，我们提出一种创新方法，通过在图像翻译过程中使用源域标签作为显式引导来解决此挑战。具体而言，我们将跨域图像翻译表述为去噪扩散过程，并利用一种新颖的语义梯度引导（SGG）方法约束翻译过程，以逐像素源标签为条件。此外，设计了渐进翻译学习（PTL）策略，使 SGG 方法能在具有大鸿沟的域间可靠工作。大量实验证明了我们的方法优于最先进方法的优越性。
引用
@article{arxiv.2308.12350,
title = {Diffusion-based Image Translation with Label Guidance for Domain Adaptive Semantic Segmentation},
author = {Duo Peng and Ping Hu and Qiuhong Ke and Jun Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.12350},
year = {2023}
}
备注
Accepted to ICCV2023