論文の概要: Unsupervised Domain Adaptation in Semantic Segmentation via Orthogonal and Clustered Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.12616v1
• Date: Wed, 25 Nov 2020 10:06:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-21 03:06:02.416448
• Title: Unsupervised Domain Adaptation in Semantic Segmentation via Orthogonal and Clustered Embeddings
• Title（参考訳）: 直交埋め込みとクラスター埋め込みによる意味セグメンテーションにおける教師なし領域適応
• Authors: Marco Toldo, Umberto Michieli, Pietro Zanuttigh
• Abstract要約: 本稿では,機能クラスタリング手法に基づく効果的なUnsupervised Domain Adaptation(UDA)戦略を提案する。 識別的クラスタリング性能を高めるために,2つの新しい学習目標を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.137859989323537
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning frameworks allowed for a remarkable advancement in semantic segmentation, but the data hungry nature of convolutional networks has rapidly raised the demand for adaptation techniques able to transfer learned knowledge from label-abundant domains to unlabeled ones. In this paper we propose an effective Unsupervised Domain Adaptation (UDA) strategy, based on a feature clustering method that captures the different semantic modes of the feature distribution and groups features of the same class into tight and well-separated clusters. Furthermore, we introduce two novel learning objectives to enhance the discriminative clustering performance: an orthogonality loss forces spaced out individual representations to be orthogonal, while a sparsity loss reduces class-wise the number of active feature channels. The joint effect of these modules is to regularize the structure of the feature space. Extensive evaluations in the synthetic-to-real scenario show that we achieve state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 深層学習フレームワークはセマンティックセグメンテーションの顕著な進歩を可能にしたが、畳み込みネットワークのデータ飢えの性質は、ラベル付きドメインからラベルなしドメインへ学習知識を伝達できる適応技術への需要を急速に高めた。 本稿では,特徴分布の異なるセマンティックモードを抽出し,同一クラスの特徴を密に分離したクラスタにグループ化する特徴クラスタリング手法に基づく,効果的なUnsupervised Domain Adaptation (UDA) 戦略を提案する。 さらに,識別的クラスタリング性能を高めるための2つの新たな学習目標を紹介した。直交性喪失力は,個々の表現を直交に分割し,スパーシビリティ損失は,アクティブな特徴チャネルのクラスワイドを減少させる。 これらのモジュールの合同効果は、特徴空間の構造を正則化することである。 人工現実シナリオにおける広範囲な評価は、最先端の性能を達成することを示す。

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