論文の概要: Semi-supervised Domain Adaptation for Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.10639v1
• Date: Wed, 20 Oct 2021 16:13:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-23 17:33:59.104409
• Title: Semi-supervised Domain Adaptation for Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: セマンティックセグメンテーションのための半教師付きドメイン適応
• Authors: Ying Chen, Xu Ouyang, Kaiyue Zhu, Gady Agam
• Abstract要約: セマンティックセグメンテーションにおけるクロスドメインとイントラドメインのギャップに対処する2段階の半教師付き二重ドメイン適応(SSDDA)手法を提案する。 提案手法は,2つの共通合成-実合成セマンティックセグメンテーションベンチマークにおいて,最先端の手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.946367634483361
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning approaches for semantic segmentation rely primarily on supervised learning approaches and require substantial efforts in producing pixel-level annotations. Further, such approaches may perform poorly when applied to unseen image domains. To cope with these limitations, both unsupervised domain adaptation (UDA) with full source supervision but without target supervision and semi-supervised learning (SSL) with partial supervision have been proposed. While such methods are effective at aligning different feature distributions, there is still a need to efficiently exploit unlabeled data to address the performance gap with respect to fully-supervised methods. In this paper we address semi-supervised domain adaptation (SSDA) for semantic segmentation, where a large amount of labeled source data as well as a small amount of labeled target data are available. We propose a novel and effective two-step semi-supervised dual-domain adaptation (SSDDA) approach to address both cross- and intra-domain gaps in semantic segmentation. The proposed framework is comprised of two mixing modules. First, we conduct a cross-domain adaptation via an image-level mixing strategy, which learns to align the distribution shift of features between the source data and target data. Second, intra-domain adaptation is achieved using a separate student-teacher network which is built to generate category-level data augmentation by mixing unlabeled target data in a way that respects predicted object boundaries. We demonstrate that the proposed approach outperforms state-of-the-art methods on two common synthetic-to-real semantic segmentation benchmarks. An extensive ablation study is provided to further validate the effectiveness of our approach.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションのためのディープラーニングアプローチは、主に教師付き学習アプローチに依存しており、ピクセルレベルのアノテーションの作成にかなりの労力を要する。 さらに、見えない画像領域に適用しても、そのようなアプローチは不十分である。 これらの制限に対処するため、Unsupervised domain adaptation (UDA) と完全なソース管理を伴うが、ターゲット監視や部分的な監視を伴う半教師付き学習 (SSL) が提案されている。 このような手法は、異なる特徴分布の調整に有効であるが、教師なしのデータを効率的に活用して、完全な教師付きメソッドのパフォーマンスギャップに対処する必要がある。 本稿では,大量のラベル付きソースデータと少量のラベル付きターゲットデータが存在するセグメンテーションのための半教師付きドメイン適応(SSDA)について述べる。 意味セグメンテーションにおけるクロスドメインとイントラドメインの両方のギャップに対処するために,二段階半教師付きデュアルドメイン適応法(ssdda)を提案する。 提案するフレームワークは、2つの混合モジュールで構成される。 まず,画像レベルの混合戦略を通したクロスドメイン適応を行い,ソースデータと対象データ間の特徴の分布シフトを整合させることを学ぶ。 第2に、予測されたオブジェクト境界を尊重する方法でラベルなしのターゲットデータを混合することにより、カテゴリレベルのデータ拡張を生成するために構築された、個別の学生・教師ネットワークを用いてドメイン内適応を実現する。 提案手法は,2つの一般的な合成から実へのセマンティクスセグメンテーションベンチマークにおいて最先端手法よりも優れていることを示す。 本手法の有効性をさらに検証するために広範なアブレーション研究を行った。

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