論文の概要: Mutual-GAN: Towards Unsupervised Cross-Weather Adaptation with Mutual Information Constraint

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.16000v1
• Date: Wed, 30 Jun 2021 11:44:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-01 12:39:10.551224
• Title: Mutual-GAN: Towards Unsupervised Cross-Weather Adaptation with Mutual Information Constraint
• Title（参考訳）: 相互GAN:相互情報制約による教師なしクロスウェザー適応を目指して
• Authors: Jiawei Chen and Yuexiang Li and Kai Ma and Yefeng Zheng
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はセマンティックセグメンテーション(セマンティックセグメンテーション)の成功を証明している。 現実的な応用では、屋外の天気と照明は、例えば、曇りや夜間のように変更可能であり、CNNの日中のデータでのみ訓練されたセマンティックセマンティックセマンティクスの精度が著しく低下する。 本研究では,悪天候下で撮影された映像に対して,日中トレーニングニューラルネットワークを適用した場合の精度低下を軽減するために,新たな生成逆ネットワーク(Mutual-GAN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.67453558911618
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Convolutional neural network (CNN) have proven its success for semantic segmentation, which is a core task of emerging industrial applications such as autonomous driving. However, most progress in semantic segmentation of urban scenes is reported on standard scenarios, i.e., daytime scenes with favorable illumination conditions. In practical applications, the outdoor weather and illumination are changeable, e.g., cloudy and nighttime, which results in a significant drop of semantic segmentation accuracy of CNN only trained with daytime data. In this paper, we propose a novel generative adversarial network (namely Mutual-GAN) to alleviate the accuracy decline when daytime-trained neural network is applied to videos captured under adverse weather conditions. The proposed Mutual-GAN adopts mutual information constraint to preserve image-objects during cross-weather adaptation, which is an unsolved problem for most unsupervised image-to-image translation approaches (e.g., CycleGAN). The proposed Mutual-GAN is evaluated on two publicly available driving video datasets (i.e., CamVid and SYNTHIA). The experimental results demonstrate that our Mutual-GAN can yield visually plausible translated images and significantly improve the semantic segmentation accuracy of daytime-trained deep learning network while processing videos under challenging weathers.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はセマンティックセグメンテーション(セマンティックセグメンテーション)の成功を証明している。 しかし、都市景観のセマンティックセグメンテーションのほとんどの進展は、標準的なシナリオ、すなわち、照明条件のよい昼間シーンで報告されている。 実用的な用途では、例えば曇りや夜間など、屋外の天気や照明は変更可能であり、昼間のデータでしか訓練されていないcnnの意味セグメンテーション精度が大幅に低下する。 本稿では、日中学習したニューラルネットワークを悪天候下の映像に適用した場合の精度低下を緩和する新しい生成型逆ネットワーク(すなわち相互gan)を提案する。 提案したMutual-GANは、クロスウェザー適応中に画像オブジェクトを保存するために相互情報制約を採用しており、これは教師なし画像-画像変換アプローチ(例えば、CycleGAN)において未解決の問題である。 提案したMutual-GANは2つの公開ドライビングビデオデータセット(CamVidとSynTHIA)で評価される。 実験の結果,Mutual-GANは視覚的に可視な変換画像を生成でき,日中学習深層学習ネットワークのセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクス精度を大幅に向上させることができることがわかった。

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