論文の概要: Self-supervised Augmentation Consistency for Adapting Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.00097v1
• Date: Fri, 30 Apr 2021 21:32:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-04 14:18:47.546923
• Title: Self-supervised Augmentation Consistency for Adapting Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: セマンティクスセグメンテーション適応のための自己教師付き拡張一貫性
• Authors: Nikita Araslanov and Stefan Roth
• Abstract要約: 本稿では,実用的かつ高精度な意味セグメンテーションのためのドメイン適応手法を提案する。 私たちは標準データ拡張技術である$-$フォトメトリックノイズ、フリップとスケーリング$-$を採用し、セマンティック予測の一貫性を保証する。 適応後の最先端セグメンテーション精度を大幅に改善し、バックボーンアーキテクチャと適応シナリオの異なる選択に整合性を持たせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.91850268635183
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose an approach to domain adaptation for semantic segmentation that is both practical and highly accurate. In contrast to previous work, we abandon the use of computationally involved adversarial objectives, network ensembles and style transfer. Instead, we employ standard data augmentation techniques $-$ photometric noise, flipping and scaling $-$ and ensure consistency of the semantic predictions across these image transformations. We develop this principle in a lightweight self-supervised framework trained on co-evolving pseudo labels without the need for cumbersome extra training rounds. Simple in training from a practitioner's standpoint, our approach is remarkably effective. We achieve significant improvements of the state-of-the-art segmentation accuracy after adaptation, consistent both across different choices of the backbone architecture and adaptation scenarios.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,実用的かつ高精度な意味セグメンテーションのためのドメイン適応手法を提案する。 従来の研究とは対照的に、計算に係わる敵の目的、ネットワークアンサンブル、スタイル転送の使用は放棄する。 代わりに、標準的なデータ拡張技術$-$フォトメトリックノイズ、フリップとスケーリング$-$を採用し、これらの画像変換におけるセマンティックな予測の一貫性を確保します。 我々は、この原則を、面倒な余分なトレーニングラウンドを必要とせずに、擬似ラベルを共進化させる軽量な自己教師型フレームワークで開発する。 実践者の立場から学ぶと,我々のアプローチは極めて効果的である。 適応後の最先端セグメンテーション精度を大幅に改善し、バックボーンアーキテクチャと適応シナリオの異なる選択に整合性を持たせる。

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