論文の概要: Unsupervised domain adaptation via coarse-to-fine feature alignment
method using contrastive learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.12371v1
- Date: Tue, 23 Mar 2021 08:12:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-24 13:53:22.372670
- Title: Unsupervised domain adaptation via coarse-to-fine feature alignment
method using contrastive learning
- Title(参考訳): コントラスト学習を用いた粗い特徴アライメント法による教師なし領域適応
- Authors: Shiyu Tang, Peijun Tang, Yanxiang Gong, Zheng Ma, Mei Xie
- Abstract要約: CFContraと呼ばれるコントラスト学習を用いた粗大な特徴アライメント手法を提案する。
これは、粗い特徴のアライメントやクラス的な特徴のアライメントだけに近づきます。
特に,セマンティクスセグメンテーションに対比的損失を適用する場合の過大なメモリ占有を防止するために,メモリバンクを構築し更新する新しい方法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.766510519275168
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Previous feature alignment methods in Unsupervised domain adaptation(UDA)
mostly only align global features without considering the mismatch between
class-wise features. In this work, we propose a new coarse-to-fine feature
alignment method using contrastive learning called CFContra. It draws
class-wise features closer than coarse feature alignment or class-wise feature
alignment only, therefore improves the model's performance to a great extent.
We build it upon one of the most effective methods of UDA called entropy
minimization to further improve performance. In particular, to prevent
excessive memory occupation when applying contrastive loss in semantic
segmentation, we devise a new way to build and update the memory bank. In this
way, we make the algorithm more efficient and viable with limited memory.
Extensive experiments show the effectiveness of our method and model trained on
the GTA5 to Cityscapes dataset has boost mIOU by 3.5 compared to the MinEnt
algorithm. Our code will be publicly available.
- Abstract(参考訳): 非教師付きドメイン適応(UDA)における以前の機能アライメント手法は、クラスワイド機能間のミスマッチを考慮せずに、大域的機能のみをアライメントする。
そこで本研究では,CFContraと呼ばれるコントラスト学習を用いた特徴アライメント手法を提案する。
これは、粗い機能アライメントやクラスワイド機能アライメントよりもクラスワイドの機能を引き出すため、モデルの性能を大幅に改善する。
エントロピー最小化(Entropy minimization)と呼ばれる,UDAの最も効果的な手法の1つである。
特に,セマンティクスセグメンテーションに対比的損失を適用する場合の過大なメモリ占有を防止するために,メモリバンクを構築し更新する新しい方法を提案する。
このようにして、限られたメモリでアルゴリズムをより効率的かつ有効にする。
GTA5からCityscapesのデータセットでトレーニングした手法とモデルの有効性は、MinEntアルゴリズムと比較して3.5倍に向上した。
私たちのコードは公開されます。
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