論文の概要: Learning Cascaded Detection Tasks with Weakly-Supervised Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04523v1
• Date: Fri, 9 Jul 2021 16:18:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-07-12 13:46:11.253694
• Title: Learning Cascaded Detection Tasks with Weakly-Supervised Domain Adaptation
• Title（参考訳）: 弱教師付き領域適応によるカスケード検出タスクの学習
• Authors: Niklas Hanselmann, Nick Schneider, Benedikt Ortelt and Andreas Geiger
• Abstract要約: 本稿では,カスケード検出タスクの構造を利用した弱教師付きドメイン適応設定を提案する。 特に、2Dバウンディングボックスを両方のドメインの弱いラベルとして活用しながら、ソースドメインからのみ属性を推測することを学ぶ。 実験の結果,提案手法は完全教師付き設定と競合する一方で,教師なし適応手法よりも大きなマージンで優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.420874740728095
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In order to handle the challenges of autonomous driving, deep learning has proven to be crucial in tackling increasingly complex tasks, such as 3D detection or instance segmentation. State-of-the-art approaches for image-based detection tasks tackle this complexity by operating in a cascaded fashion: they first extract a 2D bounding box based on which additional attributes, e.g. instance masks, are inferred. While these methods perform well, a key challenge remains the lack of accurate and cheap annotations for the growing variety of tasks. Synthetic data presents a promising solution but, despite the effort in domain adaptation research, the gap between synthetic and real data remains an open problem. In this work, we propose a weakly supervised domain adaptation setting which exploits the structure of cascaded detection tasks. In particular, we learn to infer the attributes solely from the source domain while leveraging 2D bounding boxes as weak labels in both domains to explain the domain shift. We further encourage domain-invariant features through class-wise feature alignment using ground-truth class information, which is not available in the unsupervised setting. As our experiments demonstrate, the approach is competitive with fully supervised settings while outperforming unsupervised adaptation approaches by a large margin.
• Abstract（参考訳）: 自動運転の課題に対処するために、ディープラーニングは、3d検出やインスタンスセグメンテーションなど、ますます複雑なタスクに取り組む上で重要であることが証明されている。 画像に基づく検出タスクに対する最先端のアプローチは、カスケードな方法で操作することで、この複雑さに対処している。 仮面は推測される。 これらの手法はうまく機能するが、様々なタスクに対する正確で安価なアノテーションが欠如していることは依然として大きな課題である。 合成データは有望な解であるが、ドメイン適応研究の努力にもかかわらず、合成データと実際のデータのギャップは未解決の問題である。 本研究では,逐次的検出タスクの構造を生かした弱教師付き領域適応設定を提案する。 特に、2dバウンディングボックスを両方のドメインの弱いラベルとして活用しながら、ソースドメインのみから属性を推測し、ドメインシフトを説明することを学びます。 さらに,教師なし設定では利用できない基底クラス情報を用いて,クラス毎の機能アライメントを通じて,ドメイン不変機能を奨励する。 実験の結果,提案手法は完全教師付き設定と競合する一方で,教師なし適応手法よりも大きなマージンで優れていた。

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