上海交大招生办解读最新高招悬念背后的选择
在这个充满未知的新学期里，上海交通大学的招生办正准备揭开新的面纱，为即将到来的学生们揭示一片广阔而又神秘的世界。他们不仅要解决现实与虚拟之间的差距，更要让每一个角落都充满了希望和机遇。就在CVPR 2019上，一篇名为《Taking A Closer Look at Domain Shift: Category-level Adversaries for Semantics Consistent Domain Adaptation》的论文，被收录为Oral 论文，这个名字听起来像是一个深邃的谜语，似乎蕴含着对未来的一种预见。
这篇论文由百度研究院、华中科技大学以及悉尼科技大学共同完成，它提出了一个革命性的想法：如何利用虚拟场景中的标注数据来进行无监督语义分割？这个问题就像是一扇窗户，让我们窥视到了一片前所未有的世界，那里没有人工标注，只有算法与数据相互呼应。
但这并不是一帆风顺的事业。在现实和虚拟之间，有着不可逾越的鸿沟——域偏移。这就像是两个完全不同的语言，每一步都需要跨越千山万水才能达到彼此理解。这意味着，即使是最先进的人工智能，也难以在两个不同领域之间建立有效通信。
为了克服这一难题，科学家们提出了一种新的方法：加入一个叫做“域判别器”的角色，使得网络能够学习到如何区分源域和目标域。这是一个双刃剑，如果使用得当，可以帮助网络更好地适应新环境；如果使用失当，则可能造成负迁移——也就是说，原本应该被正确分类的事情，却因为误导而错误地被归类到了另一个类别中。
所以，这位来自百度研究院、华中科技大学以及悉尼科技大学的小伙伴们，他们提出了Category-Level Adversarial Network（CLAN）。它不仅包括了传统方法中的所有元素，还加上了互斥分类器，这样可以更精确地判断特征是否已经达到了局部语义对齐，并且可以根据这个结果来调整整个训练过程，以防止负迁移发生。
实验表明，在GTA5转移到Cityscapes，以及SYNTHIA转移到Cityscapes这两项任务上，该方法取得了令人瞩目的成果。不论是在常见类别还是那些罕见类别上，都能显著提高准确率。而对于那些经常会产生负迁移的问题，比如交通标志等，它们甚至能够保持原有的分布，从而避免由于全局对齐策略导致的情形出现。
最后，我们看到的是一种既美丽又强大的技术，它不仅改变了我们的生活方式，也给予我们更多关于未来的思考。随着时间推移，我们或许能够发现更多隐藏在这些数字之下的故事，而现在，让我们一起期待那个时候吧！
