論文の概要: Exploiting Diverse Characteristics and Adversarial Ambivalence for Domain Adaptive Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.05608v2
• Date: Thu, 7 Jan 2021 16:53:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-15 06:22:40.200826
• Title: Exploiting Diverse Characteristics and Adversarial Ambivalence for Domain Adaptive Segmentation
• Title（参考訳）: ドメイン適応セグメンテーションにおける多様な特徴と逆アンビバレンスの利用
• Authors: Bowen Cai, Huan Fu, Rongfei Jia, Binqiang Zhao, Hua Li, Yinghui Xu
• Abstract要約: 新しいドメインにセマンティックセグメンテーションモデルを適用することは重要だが難しい問題だ。 特殊なプログレッシブな敵対的トレーニング機構と新しい自己訓練政策によって強化された条件付き適応フレームワークを提案する。 対象の画像が気象条件によって異なる様々な適応シナリオに対して,本手法を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.13548631627542
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adapting semantic segmentation models to new domains is an important but challenging problem. Recently enlightening progress has been made, but the performance of existing methods are unsatisfactory on real datasets where the new target domain comprises of heterogeneous sub-domains (e.g., diverse weather characteristics). We point out that carefully reasoning about the multiple modalities in the target domain can improve the robustness of adaptation models. To this end, we propose a condition-guided adaptation framework that is empowered by a special attentive progressive adversarial training (APAT) mechanism and a novel self-training policy. The APAT strategy progressively performs condition-specific alignment and attentive global feature matching. The new self-training scheme exploits the adversarial ambivalences of easy and hard adaptation regions and the correlations among target sub-domains effectively. We evaluate our method (DCAA) on various adaptation scenarios where the target images vary in weather conditions. The comparisons against baselines and the state-of-the-art approaches demonstrate the superiority of DCAA over the competitors.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションモデルを新しいドメインに適応させることは重要だが、難しい問題である。 近年,新たなターゲットドメインが異質なサブドメイン(気象特性の多様性など)から構成される実際のデータセットでは,既存の手法の性能は不十分である。 対象領域における多重モダリティを慎重に推論することで、適応モデルのロバスト性を向上させることができることを指摘した。 そこで本研究では,apat(special attentive progressive adversarial training)機構と新しい自己学習方針により,条件付き適応フレームワークを提案する。 APAT戦略は、段階的に条件固有アライメントと注意深いグローバル特徴マッチングを実行する。 新たな自己学習方式は,容易かつハードな適応領域の逆アンバイバレンスと,対象サブドメイン間の相関を効果的に活用する。 気象条件の異なる様々な適応シナリオに対して,本手法(DCAA)を評価した。 ベースラインと最先端のアプローチの比較は、競合相手よりもDCAAの方が優れていることを示している。

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