ETH Zurich提出新型网络「ROAD-Net」，解决语义分割域适配问题
问题背景本文研究的是无人驾驶场景中的语义分割问题。语义分割的样本标记成本很高，使用合成数据能帮助解决样本不足问题。但是合成的数据和真实的数据之间存在差异，这种差异会极大影响使用合成数据训练的模型在真实数据上的表现。本文研究难点在于如何处理合成数据和真实数据之间的差异，该问题存在两方面原因：用合成数据训练的模型，很容易对合成数据过拟合，对合成数据可以...
