通过采用卷积神经网络（CNN）进行电路结构的分割，深度学习在具有挑战性的电路注释任务中取得了巨大的成功。深度学习方法需要大量手动注释的培训数据才能实现良好的性能，如果在给定数据集上培训的深度学习模型被应用于其他数据集，则可能导致性能降解。这通常称为电路注释的域移位问题，这源于不同图像数据集的分布的较大变化。可以从单个设备中的不同设备或不同层获得不同的图像数据集。为了解决域移位问题，我们提出了直方图门控图像翻译（HGIT），这是一个无监督的域适应框架，将图像从给定的源数据集转换为目标数据集的域，并利用转换的图像来训练段网络。具体而言，我们的HGIT执行基于生成的对抗网络（GAN）的图像翻译，并利用直方图统计数据进行数据策划。实验是在适应三个不同目标数据集（无标签的单个标记源数据集上进行的，并评估了每个目标数据集的分割性能。我们已经证明，与报道的域适应技术相比，我们的方法达到了最佳性能，并且还可以合理地接近完全监督的基准。
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