論文の概要: WEDGE: Web-Image Assisted Domain Generalization for Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.14196v4
• Date: Tue, 2 May 2023 05:59:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-03 18:32:43.298774
• Title: WEDGE: Web-Image Assisted Domain Generalization for Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: WEDGE: セマンティックセグメンテーションのためのWebイメージ支援ドメイン一般化
• Authors: Namyup Kim, Taeyoung Son, Jaehyun Pahk, Cuiling Lan, Wenjun Zeng, Suha Kwak
• Abstract要約: 本稿では,Web画像の多様性を一般化可能なセマンティックセグメンテーションに活用したWEb画像支援ドメインゲネラライゼーション手法を提案する。 また,ウェブクローラー画像のスタイルをトレーニング中のトレーニング画像に注入する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.88657378658549
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Domain generalization for semantic segmentation is highly demanded in real applications, where a trained model is expected to work well in previously unseen domains. One challenge lies in the lack of data which could cover the diverse distributions of the possible unseen domains for training. In this paper, we propose a WEb-image assisted Domain GEneralization (WEDGE) scheme, which is the first to exploit the diversity of web-crawled images for generalizable semantic segmentation. To explore and exploit the real-world data distributions, we collect web-crawled images which present large diversity in terms of weather conditions, sites, lighting, camera styles, etc. We also present a method which injects styles of the web-crawled images into training images on-the-fly during training, which enables the network to experience images of diverse styles with reliable labels for effective training. Moreover, we use the web-crawled images with their predicted pseudo labels for training to further enhance the capability of the network. Extensive experiments demonstrate that our method clearly outperforms existing domain generalization techniques.
• Abstract（参考訳）: セマンティクスのセグメンテーションのためのドメインの一般化は、訓練済みのモデルがこれまで見つからなかったドメインでうまく機能することが期待される実際のアプリケーションにおいて、非常に要求される。 課題の1つは、トレーニングのために見当たらない可能性のあるドメインの多様な分布をカバーするデータの欠如である。 本稿では,WEb-image Assisted Domain GEneralization (WEDGE) 方式を提案する。 実世界のデータ分布を探索し、活用するために、気象条件、サイト、照明、カメラスタイルなどの点で大きな多様性を示すウェブクローラー画像を収集する。 また,webクローラー画像のスタイルをトレーニング中にオンザフライでトレーニング画像に注入する手法を提案する。 さらに,ウェブクローリング画像と予測された擬似ラベルを用いてトレーニングを行い,ネットワークの能力をさらに向上させる。 広範な実験により,本手法が既存のドメイン一般化手法を明らかに上回ることを示した。

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