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。

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