論文の概要: Cluster, Split, Fuse, and Update: Meta-Learning for Open Compound Domain Adaptive Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.08278v1
• Date: Tue, 15 Dec 2020 13:21:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-07 05:21:37.035270
• Title: Cluster, Split, Fuse, and Update: Meta-Learning for Open Compound Domain Adaptive Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: cluster, split, fuse, and update: meta-learning for open compound domain adaptive semantic segmentation
• Authors: Rui Gong, Yuhua Chen, Danda Pani Paudel, Yawei Li, Ajad Chhatkuli, Wen Li, Dengxin Dai, Luc Van Gool
• Abstract要約: セマンティックセグメンテーションのための原則的メタラーニングに基づくOCDAアプローチを提案する。 対象ドメインを複数のサブターゲットドメインに,教師なしの方法で抽出した画像スタイルでクラスタリングする。 その後、メタラーニングがデプロイされ、スタイルコードに条件付きでサブターゲットドメイン固有の予測を融合するように学習される。 モデルに依存しないメタラーニング(MAML)アルゴリズムにより,モデルをオンライン更新することを学び,一般化をさらに改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 102.42638795864178
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Open compound domain adaptation (OCDA) is a domain adaptation setting, where target domain is modeled as a compound of multiple unknown homogeneous domains, which brings the advantage of improved generalization to unseen domains. In this work, we propose a principled meta-learning based approach to OCDA for semantic segmentation, MOCDA, by modeling the unlabeled target domain continuously. Our approach consists of four key steps. First, we cluster target domain into multiple sub-target domains by image styles, extracted in an unsupervised manner. Then, different sub-target domains are split into independent branches, for which batch normalization parameters are learnt to treat them independently. A meta-learner is thereafter deployed to learn to fuse sub-target domain-specific predictions, conditioned upon the style code. Meanwhile, we learn to online update the model by model-agnostic meta-learning (MAML) algorithm, thus to further improve generalization. We validate the benefits of our approach by extensive experiments on synthetic-to-real knowledge transfer benchmark datasets, where we achieve the state-of-the-art performance in both compound and open domains.
• Abstract（参考訳）: オープン・コンプレックス・ドメイン適応(OCDA)は、対象ドメインを複数の未知の同質領域の化合物としてモデル化し、未確認領域に一般化の改善の利点をもたらすドメイン適応セットである。 本研究では,OCDAのセマンティックセマンティックセグメンテーション(MOCDA)に対するメタラーニングに基づく手法を提案する。 我々のアプローチは4つの重要なステップからなる。 まず、対象ドメインを画像スタイルによって複数のサブターゲットドメインにクラスタリングし、教師なしの方法で抽出する。 次に、異なるサブターゲットドメインを独立ブランチに分割し、バッチ正規化パラメータを学習してそれらを独立に扱う。 その後、メタリーナーが配置され、スタイルコードに基づいて条件付けられたサブターゲットのドメイン固有の予測を融合する。 一方,モデル非依存型メタラーニング(maml)アルゴリズムによるオンライン更新を学習し,一般化をさらに改善する。 提案手法の利点は,複合領域とオープン領域の両方で最先端の性能を実現するための,合成-実知識伝達ベンチマークデータセットの広範な実験により検証する。

関連論文リスト

• Compound Domain Generalization via Meta-Knowledge Encoding [55.22920476224671]
  マルチモーダル分布を再正規化するために,スタイル駆動型ドメイン固有正規化(SDNorm)を導入する。 組込み空間における関係モデリングを行うために,プロトタイプ表現,クラスセントロイドを利用する。 4つの標準ドメイン一般化ベンチマークの実験により、COMENはドメインの監督なしに最先端のパフォーマンスを上回ることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-24T11:54:59Z)
• ADAS: A Direct Adaptation Strategy for Multi-Target Domain Adaptive Semantic Segmentation [12.148050135641583]
  ドメイン間の視覚的属性を整列するマルチターゲットドメイン転送ネットワーク(MTDT-Net)を設計する。 また、クラスラベル間の属性のあいまいさを低減する双方向適応型領域選択(BARS)を提案する。 本手法は,セマンティックセグメンテーションにおいて複数のドメインに直接適応する最初のMTDA法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-14T01:55:42Z)
• Attention-based Cross-Layer Domain Alignment for Unsupervised Domain Adaptation [14.65316832227658]
  教師なしドメイン適応(Unsupervised domain adapt, UDA)は、ラベル付きソースドメインから伝達可能な知識を学び、トレーニングされたモデルをラベルなしターゲットドメインに適応させることを目的としている。 1つの一般的な戦略は、ディープモデルによって抽出されたセマンティックな特徴を整合させることで、分布の相違を最小限にすることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-27T08:36:12Z)
• Unsupervised Domain Adaptation for Semantic Segmentation via Low-level Edge Information Transfer [27.64947077788111]
  セマンティックセグメンテーションのための教師なしドメイン適応は、合成データに基づいて訓練されたモデルを実際の画像に適応させることを目的としている。 従来の特徴レベルの対数学習手法は、高レベルの意味的特徴に適応するモデルのみを考慮していた。 本稿では,ドメイン間ギャップが小さい低レベルエッジ情報を明示的に利用して意味情報の伝達をガイドする試みについて紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-18T11:51:31Z)
• Instance Level Affinity-Based Transfer for Unsupervised Domain Adaptation [74.71931918541748]
  ILA-DAと呼ばれる適応中のソースからターゲットへの転送に対するインスタンス親和性に基づく基準を提案する。 まず、ソースとターゲットをまたいだ類似および異種サンプルを抽出し、マルチサンプルのコントラスト損失を利用してドメインアライメントプロセスを駆動する信頼性が高く効率的な手法を提案する。 ILA-DAの有効性は、様々なベンチマークデータセットに対する一般的なドメイン適応手法よりも精度が一貫した改善を観察することによって検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-03T01:33:14Z)
• Inferring Latent Domains for Unsupervised Deep Domain Adaptation [54.963823285456925]
  Unsupervised Domain Adaptation (UDA)は、ラベル付きデータが利用できないターゲットドメインでモデルを学習する問題を指す。 本稿では,視覚データセット中の潜在ドメインを自動的に発見することにより,udaの問題に対処する新しい深層アーキテクチャを提案する。 提案手法を公開ベンチマークで評価し,最先端のドメイン適応手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-25T14:33:33Z)
• Your Classifier can Secretly Suffice Multi-Source Domain Adaptation [72.47706604261992]
  マルチソースドメイン適応(MSDA)は、複数のラベル付きソースドメインからラベルなしターゲットドメインへのタスク知識の転送を扱う。 ラベル管理下のドメインを暗黙的に整列させる深層モデルが観察されるMSDAに対して、異なる視点を提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-20T12:44:13Z)
• Multi-Source Domain Adaptation with Collaborative Learning for Semantic Segmentation [32.95273803359897]
  マルチソース非監視ドメイン適応(MSDA)は、複数のラベル付きソースドメインで訓練されたモデルをラベル付きターゲットドメインに適応することを目的とする。 セマンティックセグメンテーションのための協調学習に基づく新しいマルチソースドメイン適応フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-08T12:51:42Z)
• Cross-Domain Grouping and Alignment for Domain Adaptive Semantic Segmentation [74.3349233035632]
  深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)内のソースドメインとターゲットドメインにセマンティックセグメンテーションネットワークを適用する既存の技術は、対象ドメイン自身や推定カテゴリ内のクラス間変異を考慮していない。 学習可能なクラスタリングモジュールと、クロスドメイングルーピングとアライメントと呼ばれる新しいドメイン適応フレームワークを導入する。 本手法はセマンティクスセグメンテーションにおける適応性能を一貫して向上させ,様々なドメイン適応設定において最先端を上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-15T11:36:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。