保守损失优化语义分割：自适应跨越领域的方法

保守语义分割：跨域自适应的新方法 在现代计算机视觉领域，深度卷积神经网络（DCNN）已经取得了显著的进步，尤其是在语义分割等像素级任务中。然而，这些进步依赖于大规模标注数据，而获取精细标注，如语义分割中的像素级标签，成本高昂且耗时，如在[4]中提到的，单张图像手动标注可能需要超过90分钟。为解决这个问题，研究人员转向利用合成数据进行模型训练，比如[5]利用GTAV游戏数据集进行自动化标注。 然而，将模型在合成数据上训练后部署到真实世界场景时，往往会出现性能下降的问题，主要是因为训练域与测试域之间的“域移位”或“域差距”。模型倾向于过度拟合源域（合成图像）特性，导致在目标域（真实图像）上的泛化能力不足。这通常表现为在源域表现良好但在目标域表现较差，如图1所示的mIoU趋势曲线。 为应对这一挑战，传统域自适应方法通常聚焦于两个方向：一是通过减少源域和目标域分布之间的距离，如通过最大似然估计或分布匹配[7,8,9]；二是通过实例迁移学习，调整模型对不同域的适应性。然而，这两种方法都未能充分处理极端情况和过度适应的问题。 本文提出了一种新颖的损失函数——保守损失，旨在解决这些问题。保守损失的设计思路是通过惩罚极端好和坏的情况（例如，过于精确或过于模糊的预测），鼓励网络学习更为稳健和通用的特征。它促使网络不仅在区分任务上表现优秀，还要具有良好的泛化能力，能够在面对域变化时保持稳定。 保守损失通过梯度下降学习区分性特征，同时通过梯度上升策略维持对域转移的鲁棒性。通过大量实验，作者证实这种方法能够实现当前最先进的结果，并在消融研究中揭示了保守损失的灵活性，它不是固定于某种特定形式，而是适应性强且适用范围广泛。 研究者们进行了深入的实验探索，验证了保守损失的优越性，它能够有效地缓解模型在跨域适应过程中的偏差，并促进模型更好地在真实世界场景中应用。这一突破性的方法为计算机视觉中的语义分割任务提供了新的优化途径，为解决领域适应问题开辟了新的可能性。