論文の概要: Latent Space Regularization for Unsupervised Domain Adaptation in Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.02633v1
• Date: Tue, 6 Apr 2021 16:07:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-07 14:01:45.346337
• Title: Latent Space Regularization for Unsupervised Domain Adaptation in Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: セマンティックセグメンテーションにおける教師なし領域適応のための潜在空間正規化
• Authors: Francesco Barbato, Marco Toldo, Umberto Michieli, Pietro Zanuttigh
• Abstract要約: セマンティックセグメンテーションにおけるドメインの不一致を減らすために、機能レベルの空間形成正規化戦略を紹介します。 このような手法の有効性を自律運転環境で検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.050836886292869
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep convolutional neural networks for semantic segmentation allow to achieve outstanding accuracy, however they also have a couple of major drawbacks: first, they do not generalize well to distributions slightly different from the one of the training data; second, they require a huge amount of labeled data for their optimization. In this paper, we introduce feature-level space-shaping regularization strategies to reduce the domain discrepancy in semantic segmentation. In particular, for this purpose we jointly enforce a clustering objective, a perpendicularity constraint and a norm alignment goal on the feature vectors corresponding to source and target samples. Additionally, we propose a novel measure able to capture the relative efficacy of an adaptation strategy compared to supervised training. We verify the effectiveness of such methods in the autonomous driving setting achieving state-of-the-art results in multiple synthetic-to-real road scenes benchmarks.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションのための深い畳み込みニューラルネットワークは、優れた精度を実現することができるが、いくつかの大きな欠点もある。 本稿では,意味セグメンテーションにおける領域差を低減するために,機能レベルの空間整形正規化戦略を提案する。 特に、この目的のために、ソースおよびターゲットサンプルに対応する特徴ベクトルに対して、クラスタリング目標、垂直性制約、およびノルムアライメント目標を共同で実施する。 また,適応戦略の相対的効果を教師あり訓練と比較して捉えることのできる新しい尺度を提案する。 我々は,複数の合成実走行シーンベンチマークにおいて,最先端の実績を達成できる自律運転設定におけるそのような手法の有効性を検証する。

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