論文の概要: Tackling Catastrophic Forgetting and Background Shift in Continual Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.15287v1
• Date: Tue, 29 Jun 2021 11:57:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-01 00:58:45.398877
• Title: Tackling Catastrophic Forgetting and Background Shift in Continual Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 連続セマンティックセグメンテーションにおける破滅的予測と背景変化
• Authors: Arthur Douillard, Yifu Chen, Arnaud Dapogny, Matthieu Cord
• Abstract要約: セマンティックセグメンテーション(CSS)の継続的な学習は、新しいクラスを逐次追加することによって古いモデルを更新する、新たなトレンドである。 本稿では,長期・短距離空間関係を保存する多スケールプール蒸留方式であるLocal PODを提案する。 また,セグメンテーションに適した新しいリハーサル手法も導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.2461834832935
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning approaches are nowadays ubiquitously used to tackle computer vision tasks such as semantic segmentation, requiring large datasets and substantial computational power. Continual learning for semantic segmentation (CSS) is an emerging trend that consists in updating an old model by sequentially adding new classes. However, continual learning methods are usually prone to catastrophic forgetting. This issue is further aggravated in CSS where, at each step, old classes from previous iterations are collapsed into the background. In this paper, we propose Local POD, a multi-scale pooling distillation scheme that preserves long- and short-range spatial relationships at feature level. Furthermore, we design an entropy-based pseudo-labelling of the background w.r.t. classes predicted by the old model to deal with background shift and avoid catastrophic forgetting of the old classes. Finally, we introduce a novel rehearsal method that is particularly suited for segmentation. Our approach, called PLOP, significantly outperforms state-of-the-art methods in existing CSS scenarios, as well as in newly proposed challenging benchmarks.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングアプローチは、現在、セマンティックセグメンテーションや大規模なデータセット、相当な計算能力といったコンピュータビジョンタスクに取り組むために、ユビキタスに使われている。 セマンティックセグメンテーション(CSS)の継続的な学習は、新しいクラスを逐次追加することによって古いモデルを更新する、新たなトレンドである。 しかし、連続学習法は通常、破滅的な忘れがちである。 この問題はcssでさらに悪化し、各ステップにおいて、以前のイテレーションからの古いクラスがバックグラウンドで崩壊する。 本稿では,長大かつ短大な空間関係を特徴レベルで保存する多スケールプール蒸留方式であるLocal PODを提案する。 さらに,背景w.r.tのエントロピーに基づく擬似ラベリングを設計する。 古いモデルによって予測されるクラスは、バックグラウンドシフトに対処し、古いクラスの破滅的な忘れを避ける。 最後に,セグメンテーションに適した新しいリハーサル手法を提案する。 plopと呼ばれるこのアプローチは、既存のcssシナリオや新しく提案された挑戦的ベンチマークにおいて、最先端のメソッドを大幅に上回っている。

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