論文の概要: Source-Free Domain Adaptation for Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.16372v1
• Date: Tue, 30 Mar 2021 14:14:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-31 14:52:49.063147
• Title: Source-Free Domain Adaptation for Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 意味セグメンテーションのためのソースフリードメイン適応
• Authors: Yuang Liu, Wei Zhang, Jun Wang
• Abstract要約: Unsupervised Domain Adaptation(UDA)は、セマンティックセグメンテーションのための畳み込みニューラルネットワークベースのアプローチがピクセルレベルの注釈付きデータに大きく依存するという課題に取り組むことができる。 そこで本稿では,十分に訓練されたソースモデルとラベルなしのターゲットドメインデータセットのみを適用可能な,意味セグメンテーションのためのソースフリーなドメイン適応フレームワークsfdaを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.722728148523366
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised Domain Adaptation (UDA) can tackle the challenge that convolutional neural network(CNN)-based approaches for semantic segmentation heavily rely on the pixel-level annotated data, which is labor-intensive. However, existing UDA approaches in this regard inevitably require the full access to source datasets to reduce the gap between the source and target domains during model adaptation, which are impractical in the real scenarios where the source datasets are private, and thus cannot be released along with the well-trained source models. To cope with this issue, we propose a source-free domain adaptation framework for semantic segmentation, namely SFDA, in which only a well-trained source model and an unlabeled target domain dataset are available for adaptation. SFDA not only enables to recover and preserve the source domain knowledge from the source model via knowledge transfer during model adaptation, but also distills valuable information from the target domain for self-supervised learning. The pixel- and patch-level optimization objectives tailored for semantic segmentation are seamlessly integrated in the framework. The extensive experimental results on numerous benchmark datasets highlight the effectiveness of our framework against the existing UDA approaches relying on source data.
• Abstract（参考訳）: unsupervised domain adaptation(uda)は、畳み込みニューラルネットワーク(cnn)に基づくセマンティックセグメンテーションのアプローチが、労働集約的なピクセルレベルの注釈データに大きく依存しているという課題に対処できる。 しかしながら、この点において既存のudaアプローチでは、ソースデータセットがプライベートである実際のシナリオでは現実的ではなく、十分に訓練されたソースモデルとともにリリースできない、モデル適応中にソースとターゲットドメインの間のギャップを減らすために、必然的にソースデータセットへの完全なアクセスを必要とする。 この問題に対処するため,我々は,十分に訓練されたソースモデルとラベルなしのターゲットドメインデータセットのみを適用可能な,意味セグメンテーションのためのソースフリーなドメイン適応フレームワークsfdaを提案する。 SFDAは、モデル適応中の知識伝達を通じて、ソースモデルからソースドメイン知識を復元および保存するだけでなく、自己教師付き学習のためにターゲットドメインから貴重な情報を蒸留する。 セマンティックセグメンテーションに適したピクセルレベルとパッチレベルの最適化目標は、フレームワークにシームレスに統合される。 多数のベンチマークデータセットに対する広範な実験結果は、ソースデータに依存する既存のUDAアプローチに対する我々のフレームワークの有効性を強調している。

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