基于域间一致性的无监督领域自适应语义分割方法、系统、设备及介质

基于域间一致性的无监督领域自适应语义分割方法、系统、设备及介质，使用基于GAN的多尺度生成对抗网络将源域图像数据在保留其内容的同时翻译至目标域风格；然后将其输入基于Transformer模型的域间一致性训练网络进行自适应训练，包括将进行数据增强后的源域图像数据发送到学生网络进行源域语义分割训练并使用EMA策略更新教师网络权重；将目标域无标签图像数据输入教师网络生成伪标签进一步指导学生网络训练；利用混合策略随机结合源域图像数据与目标域图像数据指导学生网络学习域不变知识；最后依照注意力特征图一致性调优学生网络，输出无监督领域自适应语义分割模型，能够在不使用目标域标签的情况下完成对目标域图像数据的分割；本发明在无人驾驶领域中能够使用更少的真实图像数据集训练出表现优异的模型，大大减小了训练的时间与金钱成本，提高了工作效率。