Damjan Kalšan

新框架利用扩散模型为城市语义分割生成低成本数据

研究人员开发了一个新颖的框架，该框架利用扩散模型为城市语义分割生成高保真、领域对齐的图像。该方法使用不完美的伪标签来使现成的扩散模型适应特定目标领域，例如 Cityscapes。该系统过滤掉次优生成，纠正图像-标签错位，并标准化语义，将弱合成数据转化为有效的训练集。实验表明，分割性能显著提高，快速构建的合成数据集在与需要大量手动设计的相比时具有竞争力。