Learning to Adapt Structured Output Space for Semantic Segmentation——CVPR2018
前面【1】一篇，有提到用对抗loss和半监督来做分割。而这篇可以说是对抗loss和域适配结合起来做的另一个工作了。
背景：
- 知识迁移和域适配：目标域(target domains，没有标注)和源域(source domains，有标注)是具有相近的性质，知识迁移和域适配都是试图从源域学习到一定知识，任何能很好的适合目标域，从而减少不必要的人力物力。
- 像图像的appearance ,shape and context,很难通过一个网络把每个视觉信息完全编码好，像医学图像，就是纹理和shape结构信息特别丰富，比自然图像可能高出几个难度集。Lecun也曾说过结构信息很难目前的通过深度神经网络编码。但是appearance确一般能识别很出色，而这篇文章的尽管源域和目标源appearance相差很大，但是理论上也可以做到很出色。
数据集：
GTA5，SYNTHIA
方法
网络结构：
同上篇文章一样，分成两个网络，分割网络G，和判别器网络$D_i$(这篇文章称为域适配模块,i表示判别器有多层次水平对抗学习)。
G：基于Deeplab-v2+ResNet-101+ASPP的baseline网络
D: 具体可以看UNSUPERVISED R EPRESENTATION LEARNINGWITH DEEP CONVOLUTIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS的判别器部分,没有很大的改动。
G和D与上偏网络结构几乎相似，文章的重点同样也不在这。而在于用了多个D，多个适配域模块(图一中是用了2个，paper用这个原因是什么？)。
训练
生成器loss:和【1】一样
分割loss：和【1】一样
多层次对抗学习(multi-level Adversarial Learning) loss:
结果：
看下在多层次对抗学习和单层次对抗学习的差距：在这个数据集上，对于面积较大物体的好像提高的较为明显。
总结：创新点在于多层次对抗学习，这大概是能发CVPR的原因？
引用
【1】Adversarial Learning for Semi-Supervised Semantic Segmentation