論文の概要: Unsupervised Foggy Scene Understanding via Self Spatial-Temporal Label Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04879v1
• Date: Fri, 10 Jun 2022 05:16:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-13 15:09:27.410602
• Title: Unsupervised Foggy Scene Understanding via Self Spatial-Temporal Label Diffusion
• Title（参考訳）: 自己空間-時間ラベル拡散による非教師なし霧場面理解
• Authors: Liang Liao, Wenyi Chen, Jing Xiao, Zheng Wang, Chia-Wen Lin, Shin'ichi Satoh
• Abstract要約: 運転シーンの霧画像列の特徴を利用して、自信ある擬似ラベルを密度化する。 局所的な空間的類似性と逐次画像データの隣接時間対応の2つの発見に基づいて,新たなターゲット・ドメイン駆動擬似ラベル拡散方式を提案する。 本手法は,2つの天然霧のデータセット上で51.92%,53.84%の平均交叉結合(mIoU)を達成するのに有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.11295961195151
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding foggy image sequence in the driving scenes is critical for autonomous driving, but it remains a challenging task due to the difficulty in collecting and annotating real-world images of adverse weather. Recently, the self-training strategy has been considered a powerful solution for unsupervised domain adaptation, which iteratively adapts the model from the source domain to the target domain by generating target pseudo labels and re-training the model. However, the selection of confident pseudo labels inevitably suffers from the conflict between sparsity and accuracy, both of which will lead to suboptimal models. To tackle this problem, we exploit the characteristics of the foggy image sequence of driving scenes to densify the confident pseudo labels. Specifically, based on the two discoveries of local spatial similarity and adjacent temporal correspondence of the sequential image data, we propose a novel Target-Domain driven pseudo label Diffusion (TDo-Dif) scheme. It employs superpixels and optical flows to identify the spatial similarity and temporal correspondence, respectively and then diffuses the confident but sparse pseudo labels within a superpixel or a temporal corresponding pair linked by the flow. Moreover, to ensure the feature similarity of the diffused pixels, we introduce local spatial similarity loss and temporal contrastive loss in the model re-training stage. Experimental results show that our TDo-Dif scheme helps the adaptive model achieve 51.92% and 53.84% mean intersection-over-union (mIoU) on two publicly available natural foggy datasets (Foggy Zurich and Foggy Driving), which exceeds the state-of-the-art unsupervised domain adaptive semantic segmentation methods. Models and data can be found at https://github.com/velor2012/TDo-Dif.
• Abstract（参考訳）: 運転シーンの霧画像のシーケンスを理解することは自動運転には不可欠だが、悪天候の実際の画像の収集と注釈が難しいため、依然として難しい課題である。 近年、自己学習戦略は、対象の擬似ラベルを生成してモデルを再訓練することで、ソースドメインからターゲットドメインへ反復的にモデルを適用する、教師なしドメイン適応の強力なソリューションとみなされている。 しかし、自信のある疑似ラベルの選択は、必然的にスパーシティと精度の衝突に苦しみ、どちらも最適でないモデルに繋がる。 この問題に対処するために,運転シーンの霧画像シーケンスの特徴を利用して,自信のある擬似ラベルを識別する。 具体的には,シーケンシャル画像データの局所的空間的類似性と隣接した時間的対応の2つの発見に基づき,新たなターゲット領域駆動擬似ラベル拡散(tdo-dif)方式を提案する。 スーパーピクセルとオプティカルフローを使用して、それぞれ空間的類似性と時間的対応を識別し、フローによってリンクされたスーパーピクセルまたは時間的対応ペア内に、自信あるがスパースな擬似ラベルを拡散させる。 さらに,拡散画素の特徴的類似性を確保するために,局所的な空間的類似性損失と時間的対比損失を導入する。 実験の結果、tdo-difスキームは、最先端の非教師なしドメイン適応意味セグメンテーション法を超える2つの自然フォギーデータセット(フォギーチューリッヒとフォギー駆動)において、51.92%と53.84%の平均交点オーバー結合(miou)を達成するのに役立つことがわかった。 モデルとデータはhttps://github.com/velor2012/TDo-Difで見ることができる。

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