論文の概要: Context-Aware Domain Adaptation in Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.04010v1
• Date: Mon, 9 Mar 2020 09:57:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-25 09:01:21.871609
• Title: Context-Aware Domain Adaptation in Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: セマンティックセグメンテーションにおけるコンテキスト対応ドメイン適応
• Authors: Jinyu Yang, Weizhi An, Chaochao Yan, Peilin Zhao, Junzhou Huang
• Abstract要約: セマンティックセグメンテーションにおける教師なしドメイン適応の問題を考える。 既存の手法は主に、敵対的学習を通じて、ドメイン不変の特徴(転送方法)を適応することに焦点を当てている。 本稿では,2つのドメイン間のコンテキスト依存性を捕捉し,転送可能なコンテキストに適応するための自己注意に基づく相互注意機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.79348089240319
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we consider the problem of unsupervised domain adaptation in the semantic segmentation. There are two primary issues in this field, i.e., what and how to transfer domain knowledge across two domains. Existing methods mainly focus on adapting domain-invariant features (what to transfer) through adversarial learning (how to transfer). Context dependency is essential for semantic segmentation, however, its transferability is still not well understood. Furthermore, how to transfer contextual information across two domains remains unexplored. Motivated by this, we propose a cross-attention mechanism based on self-attention to capture context dependencies between two domains and adapt transferable context. To achieve this goal, we design two cross-domain attention modules to adapt context dependencies from both spatial and channel views. Specifically, the spatial attention module captures local feature dependencies between each position in the source and target image. The channel attention module models semantic dependencies between each pair of cross-domain channel maps. To adapt context dependencies, we further selectively aggregate the context information from two domains. The superiority of our method over existing state-of-the-art methods is empirically proved on "GTA5 to Cityscapes" and "SYNTHIA to Cityscapes".
• Abstract（参考訳）: 本稿ではセマンティックセグメンテーションにおける教師なしドメイン適応の問題について考察する。 この分野には2つの大きな問題がある。すなわち、ドメイン知識を2つのドメイン間で転送する方法である。 既存の手法は主に、逆学習(転送方法)を通じてドメイン不変の特徴(転送方法)を適応することに焦点を当てている。 セマンティックセグメンテーションにはコンテキスト依存性が不可欠だが、その伝達性はまだよく理解されていない。 さらに、2つの領域にまたがるコンテキスト情報の転送方法も未検討である。 そこで我々は,2つのドメイン間のコンテキスト依存性を捕捉し,伝達可能なコンテキストに適応するための自己注意に基づく相互注意機構を提案する。 この目的を達成するため、2つのクロスドメインアテンションモジュールを設計し、空間ビューとチャネルビューの両方からコンテキスト依存性を適合させる。 具体的には、spatial attentionモジュールは、ソースとターゲットイメージの各位置間の局所的な特徴依存性をキャプチャする。 チャネルアテンションモジュールは、各クロスドメインチャネルマップ間のセマンティック依存関係をモデル化する。 コンテキスト依存に適応するため、コンテキスト情報を2つの領域から選択的に集約する。 GTA5 to Cityscapes" と "SYNTHIA to Cityscapes" では,既存手法よりも優れた手法が実証的に証明されている。

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