التكيف متعدد المصادر للنطاقات لت segmentات دلالية بانورامية

حظيت تقسيم الصور الدلالية البانورامية باهتمام واسع مؤخرًا نظرًا لمجال رؤيتها الشامل الذي يصل إلى 360 درجة. ومع ذلك، تتطلب تسمية مثل هذه الصور موارد أكبر مقارنة بالصور ذات الثقب المثقوب. كنتيجة لذلك، ظهرت العديد من طرق التكيف غير المراقب للنطاقات لتقسيم الصور الدلالية البانورامية، والتي تستخدم الصور الحقيقية ذات الثقب المثقوب أو الصور البانورامية الاصطناعية منخفضة التكلفة. لكن، يفتقر نموذج التقسيم إلى فهم الهيكل البانورامي عند استخدام الصور الحقيقية ذات الثقب المثقوب فقط، ويفتقر إلى إدراك المشاهد الواقعية عند اعتماد الصور البانورامية الاصطناعية فقط. لذلك، في هذه الورقة، نقترح مهمة جديدة للتكيف متعدد المصادر للنطاقات لتقسيم الصور الدلالية البانورامية، تهدف إلى الاستفادة من كل من الصور الحقيقية ذات الثقب المثقوب والصور البانورامية الاصطناعية في نطاقات المصادر، مما يمكّن نموذج التقسيم من الأداء الجيد على الصور البانورامية الحقيقية غير المعلّمة في نطاق الهدف. علاوة على ذلك، نقترح محاذي تحويل التشوه للتقسيم الدلالي البانورامي (DTA4PASS)، الذي يحوّل جميع الصور ذات الثقب المثقوب في نطاقات المصادر إلى صور تشبه الصور البانورامية، ثم يقوم بمحاذاة نطاقات المصادر المحوّلة مع نطاق الهدف. يتكون DTA4PASS بشكل خاص من مكونين رئيسيين: تشويه دلالي غير متزاوج (USM) ومحاذاة جغرافية تشوه (DGA). أولاً، في USM، تساعد المميز الثنائي الدلالي (SDD) في تدريب شبكة التشوه المتباين، مما يمكّن من التحويل الفعال لصور الثقب المثقوب دون مشاهد بانورامية متزاوجة. ثانياً، يقوم DGA بتخصيص ميزات تشبه الصور ذات الثقب المثقوب وميزاته تشبه الصور البانورامية لكل صورة من خلال البوابة، ومحاذاة هاتين الميزتين من خلال تقدير عدم اليقين. يتفوق DTA4PASS على الطرق السابقة الحديثة بنسبة 1.92% و2.19% في سيناريوهات التكيف متعدد المصادر الداخلية والخارجية، على التوالي. سيتم إصدار الشيفرة المصدرية.