論文の概要: Semantically Adaptive Image-to-image Translation for Domain Adaptation of Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.01166v1
• Date: Wed, 2 Sep 2020 16:16:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-22 19:27:59.039235
• Title: Semantically Adaptive Image-to-image Translation for Domain Adaptation of Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: セマンティックセグメンテーションの領域適応のためのセマンティック適応画像変換
• Authors: Luigi Musto and Andrea Zinelli
• Abstract要約: 街路シーンのセマンティックセグメンテーションにおけるドメイン適応の問題に対処する。 最先端のアプローチの多くは、結果が入力とセマンティックに一致していることを示しながら、ソースイメージの翻訳に重点を置いている。 画像のセマンティクスを利用して翻訳アルゴリズムを導くことも提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8275108630751844
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain shift is a very challenging problem for semantic segmentation. Any model can be easily trained on synthetic data, where images and labels are artificially generated, but it will perform poorly when deployed on real environments. In this paper, we address the problem of domain adaptation for semantic segmentation of street scenes. Many state-of-the-art approaches focus on translating the source image while imposing that the result should be semantically consistent with the input. However, we advocate that the image semantics can also be exploited to guide the translation algorithm. To this end, we rethink the generative model to enforce this assumption and strengthen the connection between pixel-level and feature-level domain alignment. We conduct extensive experiments by training common semantic segmentation models with our method and show that the results we obtain on the synthetic-to-real benchmarks surpass the state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: ドメインシフトはセマンティックセグメンテーションにとって非常に難しい問題です。 任意のモデルは、画像やラベルが人工的に生成される合成データ上で容易にトレーニングできるが、実際の環境にデプロイすると性能が低下する。 本稿では,街路シーンのセマンティックセグメンテーションにおけるドメイン適応の問題に対処する。 最先端のアプローチの多くは、結果が入力とセマンティックに一致していることを示しながら、ソースイメージの翻訳に重点を置いている。 しかし,画像意味論は翻訳アルゴリズムを導出するためにも活用できると提案する。 この目的のために、生成モデルを再考し、この仮定を強制し、画素レベルと特徴レベルのドメインアライメントの接続を強化する。 提案手法を用いて共通意味分節モデルを訓練し, 合成実数ベンチマークで得られた結果が最先端技術を上回ることを示す。

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