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【全景语义分割】开源 | 性能SOTA!P2PDA超越无监督领域自适应和专门的全景分割方法,以及最先进的语义分割!

公众号回复:10090982806 来源: Karlsruhe Institute of Technology 论文名称:Transfer beyond the Field of View Dense Panoramic...为了实现这一点,我们形式化了全景语义分割的无监督域自适应任务,并收集了DENSEPASS——一个新的跨域条件下的全景分割密集注释数据集,专门用于研究PINHOLEàPANORAMIC域移位,并伴有从Cityscapes...由于数据驱动模型特别容易受到数据分布变化的影响,我们引入了P2PDA——一个通用框架用于PINHOLEàPANORAMIC的语义分割,利用注意增强的领域适应模块的不同变体解决领域分歧的挑战,实现输出空间

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