摘要
这项研究解决了夜间场景的语义图像分割问题。尽管在语义图像分割方面已经取得了显著进展，但这些进展主要集中在白天场景。本文提出了一种新颖的方法，通过黎明和日出之间或日落和黄昏之间的暮光时间（twilight time）作为桥梁，逐步将基于白天场景训练的语义模型及其大规模注释适应到夜间场景。该方法的目标是通过从标准的白天条件中迁移知识，减轻夜间图像人工注释的成本。除了提出的方法外，还编制了一个新的道路场景数据集；该数据集包含35,000张从白天到暮光时间再到夜间的图像。此外，夜间图像的一个子集被密集注释以供方法评估。实验结果表明，我们的方法在不使用额外的人工注释的情况下，能够有效地将模型从白天场景适应到夜间场景。