论文域适应语义分割：Learning to Adapt Structured Output Space for Semantic Segmentation

1、Learning to Adapt Structured Output Space for Semantic Segmentation 目的：结构输出自适应思想，多层对抗网络学习，了解带标注合成图像，如何在合成图像上训练，然后自适应到真实场景上。 摘要：有监督的基于卷积神经网络语义分割方法需要依赖像素级的GT，对于未见过的图像泛化能力差（这体现在源域和目标域之间图像差异较大），此外，图像标注过

>>阅读原文<<