Deep Learning models have seen great application in demanding tasks such as machine translation and autonomous driving. However, building such models has proved challenging, both from a computational perspective and due to the requirement of a plethora of annotated data. Moreover, when challenged on new situations or data distributions (target domain), those models may perform inadequately. Such examples are transitioning from one city to another, different weather situations, or changes in sunlight. Unsupervised Domain adaptation (UDA) exploits unlabelled data (easy access) to adapt models to new conditions or data distributions. Inspired by the fact that environmental changes happen gradually, we focus on Online UDA. Instead of directly adjusting a model to a demanding condition, we constantly perform minor adaptions to every slight change in the data, creating a soft transition from the current domain to the target one. To perform gradual adaptation, we utilized state-of-the-art semantic segmentation approaches on increasing rain intensities (25, 50, 75, 100, and 200mm of rain). We demonstrate that deep learning models can adapt substantially better to hard domains when exploiting intermediate ones. Moreover, we introduce a model switching mechanism that allows adjusting back to the source domain, after adaptation, without dropping performance. / Deep Learning-modeller har sett stor tillämpning i krävande uppgifter som maskinöversättning och autonom körning. Att bygga sådana modeller har dock visat sig vara utmanande, både ur ett beräkningsperspektiv och på grund av kravet på en uppsjö av kommenterade data. Dessutom, när de utmanas i nya situationer eller datadistributioner (måldomän), kan dessa modeller prestera otillräckligt. Sådana exempel är övergång från en stad till en annan, olika vädersituationer eller förändringar i solljus. Unsupervised Domain adaptation (UDA) utnyttjar omärkt data (enkel åtkomst) för att anpassa modeller till nya förhållanden eller datadistributioner. Inspirerade av att miljöförändringar sker gradvis, fokuserar vi på Online UDA. Istället för att direkt anpassa en modell till ett krävande tillstånd, gör vi ständigt mindre anpassningar till varje liten förändring i data, vilket skapar en mjuk övergång från den aktuella domänen till måldomänen. För att utföra gradvis anpassning använde vi toppmoderna semantiska segmenteringsmetoder för att öka regnintensiteten (25, 50, 75, 100 och 200 mm regn). Vi visar att modeller för djupinlärning kan anpassa sig betydligt bättre till hårda domäner när man utnyttjar mellanliggande. Dessutom introducerar vi en modellväxlingsmekanism som tillåter justering tillbaka till källdomänen, efter anpassning, utan att tappa prestanda.

Bakgrund: Stöd under födseln ger positiva följdverkningar och kan ges av olika personer, både från kvinnans eget nätverk och från professionella aktörer. När kvinnor får ett kontinuerligt professionellt stöd i tillägg till partnerstöd syns positiva utfall i form av bland annat färre kejsarsnitt och en minskad användning av syntetiskt oxytocin samt en mer positiv förlossningsupplevelse. Detta arbete har studerat hur kvinnor som fick "One to One"-stödunder förlossningen av en barnmorska upplevde sin förlossning i en svensk kontext där partnerstöd också är vanligt. Syfte: Syftet med denna studie är att undersöka hur födande som fått del av ett professionellt kontinuerligt stöd upplever sin förlossning med särskilt fokus på hur egen kapacitet, smärtupplevelse och trygghet samt hur oväntade händelser upplevdes. Metod: Studiens design är en kvalitativ deskriptiv studie med semistrukturerade intervjufrågor och induktiv ansats. Åtta kvinnor som fött inom ett “One to One- projekt" på ett universitetssjukhus i Sverige deltog. Analysen skedde med hjälp av reflexiv tematisk analys. Resultat: I analysen framkom tre huvudteman med 15 underteman. Namnen på huvudteman var “Jaget i födandet”, “Stöd och kontinuitet” och “Det väntade och det oväntade”. Resultatet visar att de deltagande upplevde en hög grad av autonomi och upplevde barnmorskorna som följsamma. Det var en kontinuerlig både verbal- och ickeverbal kommunikation par och barnmorska emellan, vilket både ledde till stor trygghet och känsla av att kunna vara helt i födandet. Deltagarna behövde inte värdera vad som skulle frågas eller meddelas då barnmorskan var på plats hela tiden. Stödet från barnmorska hade en positiv roll i hur smärtan kunde hanteras. Få upplevelser under födandet uppfattades som traumatiska då även det oväntade blev hanterbart tack vare tryggheten som stödet bidrog till. Slutsats: Studien bekräftar att ett kontinuerligt professionellt stöd ger en positiv förlossningsupplevelse och detta kan relateras till trygghetskänslan stödet ger. Klinisk tillämpning: Resultatet av studien bekräftar forskning kring kontinuerligt förlossningsstöd och kan förstärka synen på att det som rekommenderas måste implementeras. Studien tillför nya perspektiv på att med ett kontinuerligt stöd kan födande kan frikoppla sig och befinna sig helt i födandet och även hantera oväntade händelser. / Background: Support during birth has positive consequences and can be given by different people, both from the woman's own network and from professional actors. When women receive continuous professional support in addition to partner support, positive outcomes are seen in the form of, among other things, fewer caesarean sections and a reduced use of synthetic oxytocin as well as a more positive birth experience. This work has studied how women who received "One to One" support during the birth of a midwife experienced her birth in the Swedish context where partner support is also common. Aim: The aim of this study is to investigate how women in labor who have received professional continuous support experience their birth with particular focus on how their own capacity, pain experience and safety, as well as how unexpected events were experienced. Method: The design of the study is a qualitative descriptive study with semi-structured interview questions and an inductive approach. Eight women who gave birth within a "One to One" project at a university hospital in Sweden participated. The analysis was done using reflexive thematic analysis. Results: The analysis revealed three main themes with 15 subthemes. The names of the mainthemes where "The self in childbirth", "Support and continuity" and "The expected and the unexpected". The results show that the participants experienced a high degree of autonomy and perceived the midwives as compliant. There was continuous both verbal and non-verbal communication between the couple and the midwife, which both led to great safety and the feeling of being able to be fully involved in birthing. The participants did not have to evaluate what was to be asked or communicated as the midwife was present the whole time. The support from the midwife had a positive role in how the pain could be managed. Few experiences during childbirth were perceived as traumatic as even the unexpected became manageable thanks to the safety that the support contributed to. Conclusion: The study confirms that continuous professional support provides a positive childbirth experience, and this can be related to the sense of security the support provides. Clinical application: The results of the study confirm research on continuous childbirth support and can reinforce the view that what is recommended must also be implemented. The study adds new perspectives to the fact that with continuous support, women in labor can disengage and be completely present in childbirth and also deal with unexpected events.