論文の概要: Adapting Segmentation Networks to New Domains by Disentangling Latent Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.03021v1
• Date: Fri, 6 Aug 2021 09:43:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-09 14:30:26.013588
• Title: Adapting Segmentation Networks to New Domains by Disentangling Latent Representations
• Title（参考訳）: 潜在表現の分離によるセグメンテーションネットワークの新たなドメインへの適応
• Authors: Francesco Barbato, Umberto Michieli, Marco Toldo and Pietro Zanuttigh
• Abstract要約: ドメイン適応アプローチは、ラベルを持つソースドメインから取得した知識を関連するラベルを持つターゲットドメインに転送する役割を担っている。 本稿では,教師付きトレーニングと比較して適応戦略の相対的有効性を捉えるための新しい性能指標を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.050836886292869
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning models achieve outstanding accuracy in semantic segmentation, however they require a huge amount of labeled data for their optimization. Hence, domain adaptation approaches have come into play to transfer knowledge acquired on a label-abundant source domain to a related label-scarce target domain. However, such models do not generalize well to data with statistical properties not perfectly matching the ones of the training samples. In this work, we design and carefully analyze multiple latent space-shaping regularization strategies that work in conjunction to reduce the domain discrepancy in semantic segmentation. In particular, we devise a feature clustering strategy to increase domain alignment, a feature perpendicularity constraint to space apart feature belonging to different semantic classes, including those not present in the current batch, and a feature norm alignment strategy to separate active and inactive channels. Additionally, we propose a novel performance metric to capture the relative efficacy of an adaptation strategy compared to supervised training. We verify the effectiveness of our framework in synthetic-to-real and real-to-real adaptation scenarios, outperforming previous state-of-the-art methods on multiple road scenes benchmarks and using different backbones.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルはセマンティックセグメンテーションにおいて顕著な精度を達成するが、最適化には大量のラベル付きデータが必要である。 したがって、ラベル関連ソースドメインから取得した知識を関連するラベル関連ターゲットドメインに転送するために、ドメイン適応アプローチが採用されている。 しかし、そのようなモデルは、トレーニングサンプルのものと完全に一致しない統計特性を持つデータに対してうまく一般化しない。 本研究では,意味セグメンテーションにおけるドメイン間差異を低減すべく,複数の潜在空間形成規則化戦略を設計・慎重に分析する。 特に、ドメインアライメントを向上させるための機能クラスタリング戦略、現在のバッチに存在しないものを含む、異なる意味クラスに属するspace apart機能に対する機能垂直性制約、アクティブチャネルと非アクティブチャネルを分離する機能規範アライメント戦略を考案する。 さらに,教師付き学習と比較して適応戦略の相対的効果を捉えるための新しいパフォーマンス指標を提案する。 提案手法の有効性を検証し,複数の路面ベンチマークにおける従来の最先端手法と異なるバックボーンを用いて評価した。

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