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【VALSE论文速览-117期】VBLC: Visibility Boosting and Logit-Constraint Learning for ……
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论文题目:VBLC: Visibility Boosting and Logit-Constraint Learning for Domain Adaptive Semantic Segmentation under Adverse Conditions 作者列表:李明嘉(北京理工大学)、谢斌辉(北京理工大学)、李爽(北京理工大学)、刘驰(北京理工大学)、程新景(清华大学、嬴彻科技) 论文摘要: 在实际系统中,要求将在正常视觉条件下训练的模型推广到恶劣条件下的目标域。一种普遍的解决方案是弥补清晰和恶劣条件图像之间的域差距,以便在目标域做出令人满意的预测。然而,以前的方法通常依赖于正常条件下拍摄的相同场景的参考图像,这在现实中难于收集。此外,它们大多主要关注夜间或大雾等个别恶劣条件,削弱了模型在遇到其他恶劣天气时的通用性。为了克服上述限制,我们提出了一个为恶劣天气下的场景量身定制的新框架,即可见度增强和逻辑值约束学习(VBLC)。VBLC探索了摆脱参考图像并同时解决多种恶劣条件的潜力。具体来说,我们首先提出了可见度增强模块,通过图像级别的先验来动态增强目标域图像。然后,我们发现了传统自训练方法中交叉熵损失过度自信的缺点,进而设计了逻辑值约束学习,它通过在训练期间对逻辑值施加约束来缓解这个问题。据我们所知,这是解决这一具有挑战性任务的新视角。通过在两个正常条件到恶劣条件域自适应基准任务上的广泛实验,即Cityscapes→ACDC和Cityscapes→FoggyCityscapes+RainCityscapes,我们验证了VBLC的有效性。 论文信息: [1] Mingjia Li, Binhui Xie, Shuang Li, Chi Harold Liu, Xinjing Cheng. VBLC: Visibility Boosting and Logit-Constraint Learning for Domain Adaptive Semantic Segmentation under Adverse Conditions. AAAI 2023. 论文链接: [https://arxiv.org/abs/2211.12256] 代码链接: [https://github.com/BIT-DA/VBLC] 视频讲者简介: 李明嘉,北京理工大学计算机学院硕士生,导师李爽老师。研究兴趣集中在视觉任务中的领域自适应和自监督学习。在T-PAMI、AAAI等顶级期刊和会议发表多篇论文。
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