깊이 정보의 활용
깊이 추정과 의미 분할은 같은 장면의 서로 관련된 정보를 다룬다. 연구는 양쪽 영역에서 자기지도 방식으로 얻는 깊이 추정을 이용해 영역 사이의 차이를 줄인다.
과제 특징의 관계 학습
깊이 추정과 의미 분할 사이의 특징 상관관계를 명시적으로 학습한다. 목표 영역의 깊이 추정 결과가 목표 의미 분할의 예측을 강화하는 데 쓰이도록 구성한다.
깊이 차이로 본 적응 난도
원천과 목표의 깊이 디코더가 내놓는 예측의 차이를 픽셀별 적응 난도의 근사로 사용한다. 그 난도에 따라 목표 의미 분할의 의사 레이블을 정제한다.
평가한 전이 조건
SYNTHIA에서 Cityscapes로 옮기는 조건과 GTA에서 Cityscapes로 옮기는 조건을 평가했다. 기존 분할 프레임워크에 깊이 기반 지도를 결합하는 접근이다.
관련 문서
DADA / ADVENT / 출력 공간 도메인 적응 / FDA 도메인 적응 / DAFormer / HRDA