論文の概要: Learning a Domain-Agnostic Visual Representation for Autonomous Driving via Contrastive Loss

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.05902v1
• Date: Wed, 10 Mar 2021 07:06:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-11 19:57:43.283342
• Title: Learning a Domain-Agnostic Visual Representation for Autonomous Driving via Contrastive Loss
• Title（参考訳）: コントラスト損失による自律運転のためのドメイン非依存視覚表現の学習
• Authors: Dongseok Shim and H. Jin Kim
• Abstract要約: ドメイン認識コントラスト学習(Domain-Agnostic Contrastive Learning、DACL)は、2段階の非監視ドメイン適応フレームワークである。 提案手法は,従来の最新手法に比べ,単眼深度推定作業における性能向上を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.798361683744684
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep neural networks have been widely studied in autonomous driving applications such as semantic segmentation or depth estimation. However, training a neural network in a supervised manner requires a large amount of annotated labels which are expensive and time-consuming to collect. Recent studies leverage synthetic data collected from a virtual environment which are much easier to acquire and more accurate compared to data from the real world, but they usually suffer from poor generalization due to the inherent domain shift problem. In this paper, we propose a Domain-Agnostic Contrastive Learning (DACL) which is a two-stage unsupervised domain adaptation framework with cyclic adversarial training and contrastive loss. DACL leads the neural network to learn domain-agnostic representation to overcome performance degradation when there exists a difference between training and test data distribution. Our proposed approach achieves better performance in the monocular depth estimation task compared to previous state-of-the-art methods and also shows effectiveness in the semantic segmentation task.
• Abstract（参考訳）: 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や深さ推定などの自動運転アプリケーションで広く研究されている。 しかし、教師ありの方法でニューラルネットワークをトレーニングするには、大量の注釈付きラベルが必要となる。 近年,仮想環境から収集した合成データは,実世界のデータに比べて取得が容易で,精度も高いが,ドメインシフト問題による一般化が不十分であることが多い。 本論文では,2段階の非監視領域適応フレームワークであるDACL(Domain-Agnostic Contrastive Learning)を提案する。 DACLは、トレーニングとテストデータ分布の違いがある場合、ドメインに依存しない表現を学習してパフォーマンスの劣化を克服する。 提案手法は,従来の最先端手法と比較して単眼深度推定タスクの性能が向上し,セマンティックセグメンテーションタスクの有効性を示す。

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