論文の概要: Domain Adaptation in LiDAR Semantic Segmentation by Aligning Class Distributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.12239v3
• Date: Fri, 3 Dec 2021 15:45:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-03 23:09:23.854430
• Title: Domain Adaptation in LiDAR Semantic Segmentation by Aligning Class Distributions
• Title（参考訳）: クラス分布の調整によるLiDARセマンティックセマンティックセグメンテーションのドメイン適応
• Authors: Inigo Alonso, Luis Riazuelo, Luis Montesano, Ana C. Murillo
• Abstract要約: この研究は、LiDARセマンティックセグメンテーションモデルに対する教師なしドメイン適応の問題に対処する。 我々のアプローチは、現在の最先端のアプローチの上に新しいアイデアを結合し、新しい最先端の成果をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.581605678437032
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: LiDAR semantic segmentation provides 3D semantic information about the environment, an essential cue for intelligent systems during their decision making processes. Deep neural networks are achieving state-of-the-art results on large public benchmarks on this task. Unfortunately, finding models that generalize well or adapt to additional domains, where data distribution is different, remains a major challenge. This work addresses the problem of unsupervised domain adaptation for LiDAR semantic segmentation models. Our approach combines novel ideas on top of the current state-of-the-art approaches and yields new state-of-the-art results. We propose simple but effective strategies to reduce the domain shift by aligning the data distribution on the input space. Besides, we propose a learning-based approach that aligns the distribution of the semantic classes of the target domain to the source domain. The presented ablation study shows how each part contributes to the final performance. Our strategy is shown to outperform previous approaches for domain adaptation with comparisons run on three different domains.
• Abstract（参考訳）: LiDARセマンティックセグメンテーションは、環境に関する3Dセマンティック情報を提供する。 ディープニューラルネットワークは、このタスクに関する大規模な公開ベンチマークで最先端の結果を達成している。 残念ながら、データの分散が異なる追加のドメインに適応したり、一般化するモデルを見つけることは、依然として大きな課題である。 この研究は、LiDARセマンティックセグメンテーションモデルに対する教師なしドメイン適応の問題に対処する。 我々のアプローチは、現在の最先端のアプローチの上に新しいアイデアを結合し、新しい最先端の成果をもたらす。 入力空間上のデータ分布を整列させることにより、ドメインシフトを減らすための単純だが効果的な戦略を提案する。 さらに,対象ドメインのセマンティッククラスの分布をソースドメインに整合させる学習ベースアプローチを提案する。 提案するアブレーション研究は,各部位が最終性能にどのように寄与するかを示す。 我々の戦略は、3つの異なるドメインで実行される比較とドメイン適応に対する従来のアプローチより優れていることを示す。

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