論文の概要: Domain Adaptive Video Segmentation via Temporal Consistency Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.11004v1
• Date: Fri, 23 Jul 2021 02:50:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-26 13:55:19.009779
• Title: Domain Adaptive Video Segmentation via Temporal Consistency Regularization
• Title（参考訳）: 時間整合規則化によるドメイン適応ビデオセグメンテーション
• Authors: Dayan Guan, Jiaxing Huang, Aoran Xiao, Shijian Lu
• Abstract要約: 本稿では,時間的整合性正規化(TCR)によりビデオ内の領域ギャップに対処するドメイン適応型ビデオセグメンテーションネットワークであるDA-VSNを提案する。 ひとつはクロスドメインTCRで、ターゲットフレームの予測を、(アノテートされたソースデータから派生した)ソースフレームと同様の時間的一貫性を持つように誘導する。 2つ目はドメイン内TCRで、ターゲットフレームの信頼できない予測を、ターゲットフレームの自信のある予測と同様の時間的一貫性を持つように誘導する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.77436219094282
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Video semantic segmentation is an essential task for the analysis and understanding of videos. Recent efforts largely focus on supervised video segmentation by learning from fully annotated data, but the learnt models often experience clear performance drop while applied to videos of a different domain. This paper presents DA-VSN, a domain adaptive video segmentation network that addresses domain gaps in videos by temporal consistency regularization (TCR) for consecutive frames of target-domain videos. DA-VSN consists of two novel and complementary designs. The first is cross-domain TCR that guides the prediction of target frames to have similar temporal consistency as that of source frames (learnt from annotated source data) via adversarial learning. The second is intra-domain TCR that guides unconfident predictions of target frames to have similar temporal consistency as confident predictions of target frames. Extensive experiments demonstrate the superiority of our proposed domain adaptive video segmentation network which outperforms multiple baselines consistently by large margins.
• Abstract（参考訳）: ビデオセマンティックセグメンテーションは、ビデオの分析と理解に不可欠なタスクである。 最近の取り組みは、完全に注釈付きデータから学習することで、教師付きビデオセグメンテーションに重点を置いているが、学習モデルは、異なるドメインの動画に適用するときに、明らかなパフォーマンス低下を経験することが多い。 本稿では,対象領域ビデオの連続フレームに対する時間整合性規則化(tcr)によるビデオの領域ギャップに対処する,ドメイン適応型ビデオセグメンテーションネットワークであるda-vsnについて述べる。 DA-VSNは2つの新しい設計と補完的な設計で構成されている。 ひとつはクロスドメインTCRで、ターゲットフレームの予測を、(アノテートされたソースデータから派生した)ソースフレームと同様の時間的一貫性を持つように誘導する。 2つ目はドメイン内TCRで、ターゲットフレームの信頼できない予測を、ターゲットフレームの自信のある予測と同様の時間的一貫性を持つように誘導する。 提案した領域適応型ビデオセグメンテーションネットワークは,広いマージンで複数のベースラインを一貫して上回る性能を示した。

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