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文件名称：MaxSquareLoss:PyTorch中“用于最大分割损失的语义分割的域自适应”的代码
文件大小：1.91MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-04 18:45:34
Python
具有最大平方损失的语义分割域自适应
陈明豪，薛宏阳，蔡登。
介绍
ICCV 2019论文PyTorch实施。 细分模型基于带有ResNet-101主干网的Deeplabv2。 本文介绍的“ MaxSquare + IW + Multi”在三个UDA数据集（GTA5，SYNTHIA，CrossCity数据集）上取得了竞争性结果。 此外，我们的方法在GTA5到城市景观和城市景观到城市交叉的适应性方面达到了最先进的结果。
引文
如果您在研究中使用此代码，请引用：
@InProceedings{Chen_2019_ICCV,
author = {Chen, Minghao and Xue, Hongyang and Cai, Deng},
title = {Domain Adaptation for Semantic Segmentation With Maximum Squares Loss}