論文の概要: Focus on Semantic Consistency for Cross-domain Crowd Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.08623v1
• Date: Thu, 20 Feb 2020 08:51:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 07:55:12.979430
• Title: Focus on Semantic Consistency for Cross-domain Crowd Understanding
• Title（参考訳）: クロスドメイン理解のための意味的一貫性に注目して
• Authors: Tao Han, Junyu Gao, Yuan Yuan, Qi Wang
• Abstract要約: いくつかのドメイン適応アルゴリズムは、合成データでモデルをトレーニングすることでそれを解放しようとする。 その結果,背景領域における推定誤差が既存手法の性能を阻害していることが判明した。 本稿では,ドメイン適応手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.560447389853614
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For pixel-level crowd understanding, it is time-consuming and laborious in data collection and annotation. Some domain adaptation algorithms try to liberate it by training models with synthetic data, and the results in some recent works have proved the feasibility. However, we found that a mass of estimation errors in the background areas impede the performance of the existing methods. In this paper, we propose a domain adaptation method to eliminate it. According to the semantic consistency, a similar distribution in deep layer's features of the synthetic and real-world crowd area, we first introduce a semantic extractor to effectively distinguish crowd and background in high-level semantic information. Besides, to further enhance the adapted model, we adopt adversarial learning to align features in the semantic space. Experiments on three representative real datasets show that the proposed domain adaptation scheme achieves the state-of-the-art for cross-domain counting problems.
• Abstract（参考訳）: ピクセルレベルの理解では、データ収集とアノテーションに時間と労力がかかります。 一部のドメイン適応アルゴリズムは、合成データを用いてモデルをトレーニングすることでそれを解放しようとするが、最近の研究の結果は実現可能性を示している。 しかし,背景領域における推定誤差が既存手法の性能を阻害していることが判明した。 本稿では,それを除去するための領域適応法を提案する。 本研究は,合成および実世界の群集領域における深層の特徴の類似した分布であるセマンティック一貫性に基づき,まず,高レベルのセマンティック情報において,群集と背景を効果的に識別するセマンティック抽出器を導入する。 さらに,適応モデルをさらに強化するために,意味空間の機能を調整するために,逆学習を採用する。 3つの代表的な実データを用いた実験により,提案した領域適応方式がクロスドメインカウント問題に対する最先端の課題を実現することを示す。

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