論文の概要: Unsupervised Domain Adaptation for Semantic Segmentation by Content Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.12545v1
• Date: Wed, 23 Dec 2020 09:01:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-25 18:09:12.017272
• Title: Unsupervised Domain Adaptation for Semantic Segmentation by Content Transfer
• Title（参考訳）: コンテンツ転送による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
• Authors: Suhyeon Lee, Junhyuk Hyun, Hongje Seong, Euntai Kim
• Abstract要約: セマンティックセグメンテーションのための非監視ドメイン適応(UDA)に取り組みます。 セマンティックセグメンテーションにおけるUDAの主な問題は、実画像と合成画像の間の領域ギャップを減らすことである。 この効果を最大限に活用するためにゼロスタイルの損失法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.004192914150646
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we tackle the unsupervised domain adaptation (UDA) for semantic segmentation, which aims to segment the unlabeled real data using labeled synthetic data. The main problem of UDA for semantic segmentation relies on reducing the domain gap between the real image and synthetic image. To solve this problem, we focused on separating information in an image into content and style. Here, only the content has cues for semantic segmentation, and the style makes the domain gap. Thus, precise separation of content and style in an image leads to effect as supervision of real data even when learning with synthetic data. To make the best of this effect, we propose a zero-style loss. Even though we perfectly extract content for semantic segmentation in the real domain, another main challenge, the class imbalance problem, still exists in UDA for semantic segmentation. We address this problem by transferring the contents of tail classes from synthetic to real domain. Experimental results show that the proposed method achieves the state-of-the-art performance in semantic segmentation on the major two UDA settings.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ラベル付き合成データを用いてラベルなしの実データを分割することを目的とした,意味セグメンテーションのための教師なしドメイン適応(uda)に取り組む。 セマンティックセグメンテーションにおけるUDAの主な問題は、実画像と合成画像の間の領域ギャップを減らすことである。 この問題を解決するため,画像中の情報をコンテンツやスタイルに分離することに注力した。 ここでは、コンテンツだけがセマンティックセグメンテーションのヒントを持ち、スタイルがドメインのギャップを作ります。 したがって、画像中のコンテンツとスタイルを正確に分離することは、合成データで学習しても実データの監督として効果を発揮する。 この効果を最大限に活用するために,ゼロスタイルの損失を提案する。 実領域におけるセマンティックセグメンテーションのためのコンテンツを完全に抽出するが、もうひとつの大きな課題であるクラス不均衡問題は、セマンティックセグメンテーションのための UDA に存在する。 我々は、尾クラスの内容を合成ドメインから実ドメインに転送することでこの問題に対処する。 実験結果から,提案手法は主要な2つのUDA設定に対するセマンティックセグメンテーションにおける最先端の性能を実現する。

関連論文リスト

• AdaptDiff: Cross-Modality Domain Adaptation via Weak Conditional Semantic Diffusion for Retinal Vessel Segmentation [10.958821619282748]
  本稿では、AdaptDiffという、教師なしドメイン適応(UDA)手法を提案する。 これにより、眼底撮影(FP)で訓練された網膜血管分割ネットワークが、目に見えないモダリティに対して満足な結果をもたらすことができる。 その結果,全データセットのセグメンテーション性能は大幅に向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-06T23:04:29Z)
• Advancing Incremental Few-shot Semantic Segmentation via Semantic-guided Relation Alignment and Adaptation [98.51938442785179]
  増分的な数ショットセマンティックセマンティックセマンティクスは、セマンティクスセマンティクスモデルを新しいクラスに漸進的に拡張することを目的としている。 このタスクは、データ不均衡のため、ベースクラスと新しいクラスの間で深刻な意味認識の問題に直面します。 本稿では,従来の意味情報のガイダンスを完全に考慮した意味誘導型関係調整適応法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-18T10:40:52Z)
• Semi-supervised domain adaptation with CycleGAN guided by a downstream task loss [4.941630596191806]
  ドメイン適応は、ラベル付けが高価でエラーを起こしやすいタスクであるため、非常に興味深い。 画像から画像へのアプローチは、入力のシフトを軽減するために使用することができる。 本稿では、画像から画像へのドメイン適応アプローチにおいて、GANの「タスク認識」バージョンを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-18T13:13:30Z)
• Improving Semi-Supervised and Domain-Adaptive Semantic Segmentation with Self-Supervised Depth Estimation [94.16816278191477]
  本稿では,セミアダプティブなセマンティックセマンティックセマンティックセグメンテーションのためのフレームワークを提案する。 ラベルのない画像シーケンスでのみ訓練された自己教師付き単眼深度推定によって強化される。 提案したモデルをCityscapesデータセット上で検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-28T01:33:38Z)
• Adversarial Semantic Hallucination for Domain Generalized Semantic Segmentation [50.14933487082085]
  本稿では,クラスワイド・幻覚モジュールとセマンティック・セグメンテーション・モジュールを組み合わせた対向幻覚手法を提案する。 対象とするドメインデータをトレーニングに使用できない場合に,提案手法の有効性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-08T07:07:45Z)
• Get away from Style: Category-Guided Domain Adaptation for Semantic Segmentation [15.002381934551359]
  非教師なしドメイン適応(UDA)は、ターゲットドメインの根本的真理なしに現実世界の問題に取り組むことでますます人気を増している。 本稿では,セマンティックセグメンテーションタスクにおけるUDAに着目した。 抽出した特徴のスタイル情報を類似空間に保持するスタイル非依存のコンテンツ特徴抽出機構を提案する。 次に,各カテゴリの擬似ラベルのバランスを保ちながら,自己教師付き学習のためのカテゴリ別擬似ラベルを選択するためのカテゴリ誘導しきい値機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-29T10:00:50Z)
• Affinity Space Adaptation for Semantic Segmentation Across Domains [57.31113934195595]
  本稿では,意味的セグメンテーションにおける教師なしドメイン適応(UDA)の問題に対処する。 ソースドメインとターゲットドメインが不変なセマンティック構造を持つという事実に触発され、ドメイン間におけるそのような不変性を活用することを提案する。 親和性空間適応戦略として,親和性空間の洗浄と親和性空間アライメントという2つの方法を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-26T10:28:11Z)
• Semantically Adaptive Image-to-image Translation for Domain Adaptation of Semantic Segmentation [1.8275108630751844]
  街路シーンのセマンティックセグメンテーションにおけるドメイン適応の問題に対処する。 最先端のアプローチの多くは、結果が入力とセマンティックに一致していることを示しながら、ソースイメージの翻訳に重点を置いている。 画像のセマンティクスを利用して翻訳アルゴリズムを導くことも提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-02T16:16:50Z)
• Phase Consistent Ecological Domain Adaptation [76.75730500201536]
  意味的セグメンテーション(意味的セグメンテーション)の課題に焦点をあてる。そこでは、注釈付き合成データが多用されるが、実際のデータへのアノテートは困難である。 視覚心理学に触発された最初の基準は、2つの画像領域間の地図が位相保存であることである。 第2の基準は、照明剤や撮像センサーの特性に関わらず、その画像に現れる環境統計、またはシーン内の規則を活用することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-10T06:58:03Z)
• Differential Treatment for Stuff and Things: A Simple Unsupervised Domain Adaptation Method for Semantic Segmentation [105.96860932833759]
  最先端のアプローチは、セマンティックレベルのアライメントの実行がドメインシフトの問題に取り組むのに役立つことを証明している。 我々は,物事領域や物事に対する異なる戦略による意味レベルのアライメントを改善することを提案する。 提案手法に加えて,提案手法は,ソースとターゲットドメイン間の最も類似した機能やインスタンス機能を最小化することにより,この問題の緩和に有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-18T04:43:25Z)

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。