美国食品药品管理局 源码

FDA:用于语义分割的傅里叶域自适应。 这是2020年CVPR发布的论文的Pytorch实施。 使用傅里叶变换,可以通过样式转换轻松调整域。 FDA不需要深入的网络来进行样式转换,也不需要任何对抗培训。 下面是建议的傅里叶域自适应方法的示意图: 步骤1:将FFT应用于源图像和目标图像。 步骤2:将源幅度的低频部分替换为目标幅度的低频部分。 步骤3:将逆FFT应用于修改后的源频谱。 用法 FDA演示 python3 FDA_demo.py FDA用于域适应的一个例子。 (来源:GTA5,目标:CityScapes,β为0.01) 使用FDA的Sim2Real Adaptation(单个beta) python3 train.py --snapshot-dir ='.. / checkpoints / FDA'--init-weights ='.. / checkpoints