FDA for Semantic Segmentation in the Fourier Domain
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简介：
本文提出了一种在傅里叶域进行语义分割的新方法，利用FDA（傅里叶域适应）技术，有效提升了图像分割任务中的模型性能和泛化能力。
FDA（傅里叶域自适应）是一种用于语义分割的技术，并且是2020年CVPR论文的Pytorch实现版本。通过使用傅里叶变换，该技术能够轻松地调整不同领域的样式特征而无需深入网络或对抗训练。
下面是推荐的傅里叶域自适应方法流程：
步骤1：对源图像和目标图像应用FFT（快速傅立叶变换）。
步骤2：将源幅度中的低频部分替换为目标幅度中的相应部分。
步骤3：在修改后的源频率谱上执行逆FFT，以生成最终的调整结果。
使用示例：
可以通过运行以下命令来演示FDA的效果：
```
python3 FDA_demo.py
```
这是域适应的一个实例。例如，在从GTA5到CityScapes的数据集转换过程中应用了FDA技术（β参数设为0.01）。
为了实现Sim2Real Adaptation，可以使用单个beta值运行以下命令：
```
python3 train.py --snapshot-dir=../checkpoints/FDA--init-weights=../checkpoints/FDA/
```
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