Дослідження методів комп’ютерного зору для адаптації домену попередньо натренованих моделей

Abstract

Метою роботи є дослідження методів доменної адаптації у галузі комп’ютерного зору, а саме розробка методології доменної адаптації для задач семантичної сегментації. Методи розробки включають мову програмування Python та бібліотеку для глибинного навчання PyTorch. В результаті роботи розглянуто існуючі методи доменної адаптації для семантичної сегментації зображень. Для методу адаптації домену шляхом генерації псевдоміток запропоновано вирішення проблеми балансування класів, при якому враховується схожий розподіл класів за пікселями між доменами. Запропонований підхід було перевірено при адаптації моделі, натренованій на датасеті GTA, до датасету Cityscapes.