論文の概要: Domain Adaptation on Semantic Segmentation for Aerial Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02264v2
- Date: Fri, 11 Dec 2020 16:09:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-23 17:10:34.784510
- Title: Domain Adaptation on Semantic Segmentation for Aerial Images
- Title（参考訳）: 航空画像における意味セグメンテーションの領域適応
- Authors: Ying Chen, Xu Ouyang, Kaiyue Zhu, Gady Agam
- Abstract要約: セマンティックイメージセグメンテーションにおける領域シフトに対処する、新しい教師なしドメイン適応フレームワークを提案する。
また、ターゲット領域にエントロピー最小化を適用し、高信頼な予測を生成する。
様々な指標を用いて最先端手法の改善を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.946367634483361
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Semantic segmentation has achieved significant advances in recent years.
While deep neural networks perform semantic segmentation well, their success
rely on pixel level supervision which is expensive and time-consuming. Further,
training using data from one domain may not generalize well to data from a new
domain due to a domain gap between data distributions in the different domains.
This domain gap is particularly evident in aerial images where visual
appearance depends on the type of environment imaged, season, weather, and time
of day when the environment is imaged. Subsequently, this distribution gap
leads to severe accuracy loss when using a pretrained segmentation model to
analyze new data with different characteristics. In this paper, we propose a
novel unsupervised domain adaptation framework to address domain shift in the
context of aerial semantic image segmentation. To this end, we solve the
problem of domain shift by learn the soft label distribution difference between
the source and target domains. Further, we also apply entropy minimization on
the target domain to produce high-confident prediction rather than using
high-confident prediction by pseudo-labeling. We demonstrate the effectiveness
of our domain adaptation framework using the challenge image segmentation
dataset of ISPRS, and show improvement over state-of-the-art methods in terms
of various metrics.
- Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションは近年大きな進歩を遂げている。
ディープニューラルネットワークはセマンティックセグメンテーションをうまく実行するが、その成功は高価で時間を要するピクセルレベルの監視に依存している。
さらに、あるドメインからのデータを使ったトレーニングは、異なるドメイン内のデータ分散間のドメインギャップのため、新しいドメインからのデータに対してうまく一般化できない。
この領域のギャップは、視覚的な外観が環境の画像の種類、季節、天気、および環境が撮影された日の時間に依存する空中画像で特に顕著である。
この分布ギャップは、事前訓練されたセグメンテーションモデルを用いて異なる特徴を持つ新しいデータを分析する場合、深刻な精度の損失をもたらす。
本稿では,空中意味画像セグメンテーションの文脈における領域シフトに対処する,新しい教師なしドメイン適応フレームワークを提案する。
この目的のために、ソースとターゲットドメイン間のソフトラベル分布差を学習することで、ドメインシフトの問題を解決する。
さらに, 対象領域にエントロピー最小化を適用し, 擬似ラベルによる高密度予測ではなく, 高信頼予測を行う。
ISPRSの課題画像セグメンテーションデータセットを用いて、ドメイン適応フレームワークの有効性を実証し、様々な指標による最先端手法の改善を示す。
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