面向無監(jiān)督分割的雙分支上采樣域自適應網(wǎng)絡

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收稿日期：2022-02-11；修回日期：2022-04-12

基金項目：國家自然科學基金資助項目（61901158）；河南省科技廳資助項目（202102210121，212102210500）；開封市重大科技專項資助項目（20ZD014，2001016）

作者簡介：韓宗桓（1996-），男，河南新鄉(xiāng)人，碩士，主要研究方向為語義分割；劉名果（1984-），男（通信作者），河南鄭州人，副教授，碩導，博士，主要研究方向為深度學習與演化計算（liumingguo@henu.edu.cn）；李珅（1982-），男，河南開封人，助理工程師，本科，主要研究方向為語義分割；陳立家（1979-），男，河南開封人，副教授，碩導，博士，主要研究方向為智能計算；田敏（1996-），女，山東濰坊人，碩士，主要研究方向為深度學習；蘭天翔（1994-），男，河南開封人，碩士，主要研究方向為語義分割；梁倩（1996-），女，河南洛陽人，碩士，主要研究方向為目標檢測.

摘 要：工業(yè)應用中，表面壓印字符圖像全監(jiān)督語義分割將會給企業(yè)帶來高昂的數(shù)據(jù)集標注成本，針對該問題，提出了雙支路特征融合的域適應分割方法（dual-branch feature fusion domain adaptation，DbFFDA）。（剩余17223字）