論文の概要: Unsupervised Domain Adaptation for Semantic Image Segmentation: a
Comprehensive Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.03241v1
- Date: Mon, 6 Dec 2021 18:47:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-07 14:21:53.330805
- Title: Unsupervised Domain Adaptation for Semantic Image Segmentation: a
Comprehensive Survey
- Title（参考訳）: 意味画像セグメンテーションのための教師なし領域適応:包括的調査
- Authors: Gabriela Csurka, Riccardo Volpi and Boris Chidlovskii
- Abstract要約: この調査は、この信じられないほど急速に成長している分野の5年間をまとめたものです。
最も重要なセマンティックセグメンテーション手法を提案する。
マルチドメイン学習、ドメイン一般化、テスト時間適応、ソースフリードメイン適応といった新しいトレンドを紹介します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.622211579286127
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Semantic segmentation plays a fundamental role in a broad variety of computer
vision applications, providing key information for the global understanding of
an image. Yet, the state-of-the-art models rely on large amount of annotated
samples, which are more expensive to obtain than in tasks such as image
classification. Since unlabelled data is instead significantly cheaper to
obtain, it is not surprising that Unsupervised Domain Adaptation reached a
broad success within the semantic segmentation community.
This survey is an effort to summarize five years of this incredibly rapidly
growing field, which embraces the importance of semantic segmentation itself
and a critical need of adapting segmentation models to new environments. We
present the most important semantic segmentation methods; we provide a
comprehensive survey on domain adaptation techniques for semantic segmentation;
we unveil newer trends such as multi-domain learning, domain generalization,
test-time adaptation or source-free domain adaptation; we conclude this survey
by describing datasets and benchmarks most widely used in semantic segmentation
research. We hope that this survey will provide researchers across academia and
industry with a comprehensive reference guide and will help them in fostering
new research directions in the field.
- Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションは様々なコンピュータビジョンアプリケーションにおいて基本的な役割を担い、画像のグローバルな理解のための重要な情報を提供する。
しかし、最先端のモデルは大量の注釈付きサンプルに依存しており、画像分類のようなタスクよりも入手するコストが高い。
乱れのないデータを得るのは非常に安価であるため、セマンティックセグメンテーションコミュニティでUnsupervised Domain Adaptationが広く成功したことは驚くにあたらない。
この調査は、セマンティックセグメンテーション自体の重要性と、セグメンテーションモデルを新しい環境に適用する重要な必要性を取り入れた、信じられないほど急速に成長するこの分野の5年間を要約する試みである。
我々は、セマンティックセグメンテーションのためのドメイン適応技術に関する総合的な調査を行い、マルチドメイン学習、ドメイン一般化、テスト時間適応、ソースフリードメイン適応といった新しいトレンドを明らかにし、セマンティックセグメンテーション研究で最も広く使われているデータセットとベンチマークを記述することで、この調査を結論付ける。
この調査は、学界や業界にまたがる研究者に包括的な参考ガイドを提供し、この分野における新たな研究の方向性の育成に役立てることを願っている。
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