論文の概要: Semi-supervised Multi-task Learning for Semantics and Depth

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07197v1
• Date: Thu, 14 Oct 2021 07:43:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-15 14:49:18.860127
• Title: Semi-supervised Multi-task Learning for Semantics and Depth
• Title（参考訳）: 意味と深さのための半教師付きマルチタスク学習
• Authors: Yufeng Wang, Yi-Hsuan Tsai, Wei-Chih Hung, Wenrui Ding, Shuo Liu, Ming-Hsuan Yang
• Abstract要約: MTL(Multi-Task Learning)は、関連するタスク間で表現を共有することで、モデル一般化を強化することを目的としている。 そこで本研究では,異なるデータセットから利用可能な監視信号を活用するために,半教師付きマルチタスク学習(MTL)手法を提案する。 本稿では,データセット間の整合性の問題を軽減するために,様々なアライメントの定式化を施したドメイン認識識別器構造を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.77716991603252
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-Task Learning (MTL) aims to enhance the model generalization by sharing representations between related tasks for better performance. Typical MTL methods are jointly trained with the complete multitude of ground-truths for all tasks simultaneously. However, one single dataset may not contain the annotations for each task of interest. To address this issue, we propose the Semi-supervised Multi-Task Learning (SemiMTL) method to leverage the available supervisory signals from different datasets, particularly for semantic segmentation and depth estimation tasks. To this end, we design an adversarial learning scheme in our semi-supervised training by leveraging unlabeled data to optimize all the task branches simultaneously and accomplish all tasks across datasets with partial annotations. We further present a domain-aware discriminator structure with various alignment formulations to mitigate the domain discrepancy issue among datasets. Finally, we demonstrate the effectiveness of the proposed method to learn across different datasets on challenging street view and remote sensing benchmarks.
• Abstract（参考訳）: マルチタスク学習(MTL)は、関連するタスク間で表現を共有することでモデル一般化を向上することを目的としている。 典型的なMTL法は、全てのタスクに対して完全に複数の接地構造を同時に訓練する。 しかし、1つのデータセットはそれぞれのタスクに対するアノテーションを含まないかもしれない。 そこで本研究では,半教師付きマルチタスク学習(semimtl, semi-supervised multi-task learning)手法を提案する。 この目的のために,ラベルなしデータを活用してタスクブランチを最適化し,部分的アノテーションによるデータセット全体のタスクを達成することで,半教師付き学習における逆学習スキームを設計する。 さらに,様々なアライメント定式化を伴うドメイン認識型判別器構造を提案し,データセット間のドメイン不一致を緩和する。 最後に,街路ビューとリモートセンシングベンチマークにおいて,異なるデータセット間で学習する手法の有効性を示す。

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