論文の概要: Towards Adaptive Semantic Segmentation by Progressive Feature Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.14420v1
• Date: Wed, 30 Sep 2020 04:17:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 23:53:59.313706
• Title: Towards Adaptive Semantic Segmentation by Progressive Feature Refinement
• Title（参考訳）: 漸進的特徴洗練による適応的意味セグメンテーションに向けて
• Authors: Bin Zhang, Shengjie Zhao, Rongqing Zhang
• Abstract要約: セグメンテーションネットワークの転送可能性を高めるために,ドメイン逆学習とともに,革新的なプログレッシブな特徴改善フレームワークを提案する。 その結果、ソース・ドメイン・イメージで訓練されたセグメンテーション・モデルは、大幅な性能劣化を伴わずにターゲット・ドメインに転送できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.40758125170239
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As one of the fundamental tasks in computer vision, semantic segmentation plays an important role in real world applications. Although numerous deep learning models have made notable progress on several mainstream datasets with the rapid development of convolutional networks, they still encounter various challenges in practical scenarios. Unsupervised adaptive semantic segmentation aims to obtain a robust classifier trained with source domain data, which is able to maintain stable performance when deployed to a target domain with different data distribution. In this paper, we propose an innovative progressive feature refinement framework, along with domain adversarial learning to boost the transferability of segmentation networks. Specifically, we firstly align the multi-stage intermediate feature maps of source and target domain images, and then a domain classifier is adopted to discriminate the segmentation output. As a result, the segmentation models trained with source domain images can be transferred to a target domain without significant performance degradation. Experimental results verify the efficiency of our proposed method compared with state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンにおける基本的なタスクの1つとして、セマンティックセグメンテーションは現実世界のアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。 多くのディープラーニングモデルは、畳み込みネットワークの急速な開発によって、いくつかの主流データセットで顕著な進歩を遂げてきたが、実際的なシナリオでは、さまざまな課題に直面している。 教師なし適応セマンティックセグメンテーションは、ソースドメインデータで訓練された堅牢な分類器を得ることを目的としており、異なるデータ分布を持つターゲットドメインにデプロイされた場合、安定したパフォーマンスを維持することができる。 本稿では,セグメンテーションネットワークの転送性を高めるために,ドメイン逆学習とともに,革新的特徴リファインメントフレームワークを提案する。 具体的には、まず、ソースおよびターゲットドメインイメージの多段階中間特徴マップを調整し、次に、セグメンテーション出力を識別するドメイン分類器を採用する。 その結果、ソースドメインイメージでトレーニングされたセグメンテーションモデルは、パフォーマンスが著しく低下することなく、ターゲットドメインに転送できる。 提案手法の有効性を最先端法と比較し, 実験により検証した。

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