Fugu-MT 論文翻訳(概要): Improving Nighttime Driving-Scene Segmentation via Dual Image-adaptive Learnable Filters

論文の概要: Improving Nighttime Driving-Scene Segmentation via Dual Image-adaptive Learnable Filters

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01331v2
Date: Mon, 20 Mar 2023 07:50:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-24 03:59:38.973881
Title: Improving Nighttime Driving-Scene Segmentation via Dual Image-adaptive Learnable Filters
Title（参考訳）: デュアルイメージ適応学習フィルタによる夜間運転・シーンセグメンテーションの改善
Authors: Wenyu Liu, Wentong Li, Jianke Zhu, Miaomiao Cui, Xuansong Xie, Lei Zhang
Abstract要約: 夜間駆動条件におけるセマンティックセグメンテーションを改善するために,デュアルイメージ適応型学習可能フィルタ (DIAL-Filters) と呼ばれるアドオンモジュールを提案する。 DIAL-Filtersは、画像適応処理モジュール(IAPM)と学習可能な誘導フィルタ(LGF)の2つの部分で構成される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 27.960081476653023
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Semantic segmentation on driving-scene images is vital for autonomous driving. Although encouraging performance has been achieved on daytime images, the performance on nighttime images are less satisfactory due to the insufficient exposure and the lack of labeled data. To address these issues, we present an add-on module called dual image-adaptive learnable filters (DIAL-Filters) to improve the semantic segmentation in nighttime driving conditions, aiming at exploiting the intrinsic features of driving-scene images under different illuminations. DIAL-Filters consist of two parts, including an image-adaptive processing module (IAPM) and a learnable guided filter (LGF). With DIAL-Filters, we design both unsupervised and supervised frameworks for nighttime driving-scene segmentation, which can be trained in an end-to-end manner. Specifically, the IAPM module consists of a small convolutional neural network with a set of differentiable image filters, where each image can be adaptively enhanced for better segmentation with respect to the different illuminations. The LGF is employed to enhance the output of segmentation network to get the final segmentation result. The DIAL-Filters are light-weight and efficient and they can be readily applied for both daytime and nighttime images. Our experiments show that DAIL-Filters can significantly improve the supervised segmentation performance on ACDC_Night and NightCity datasets, while it demonstrates the state-of-the-art performance on unsupervised nighttime semantic segmentation on Dark Zurich and Nighttime Driving testbeds.
Abstract（参考訳）: 運転シーン画像のセマンティックセグメンテーションは自動運転に不可欠である。昼間の映像では性能向上が達成されているが, 露光不足やラベル付きデータの欠如などにより, 夜間画像のパフォーマンスは不十分である。これらの課題に対処するため、夜間駆動条件におけるセマンティックセグメンテーションを改善するために、デュアルイメージ適応学習可能なフィルタ(DIAL-Filters)と呼ばれるアドオンモジュールを提案する。ダイヤルフィルタは画像適応処理モジュール(iapm)と学習可能な誘導フィルタ(lgf)の2つの部分からなる。 DIAL-Filtersでは、夜間運転シーンセグメンテーションのための教師なしフレームワークと教師なしフレームワークの両方を設計する。具体的には、iapmモジュールは、小さな畳み込みニューラルネットワークと、微分可能なイメージフィルタのセットで構成されており、それぞれの画像は、異なる照度に対してより良好なセグメンテーションのために適応的に拡張することができる。 LGFは、最終的なセグメンテーション結果を得るためにセグメンテーションネットワークの出力を強化するために使用される。 DIAL-Filterは軽量で効率が良く、昼間と夜間の両方に簡単に適用できる。 ACDC_Night と NightCity のデータセットの教師付きセグメンテーション性能は,DAIL-Filter により大幅に向上し,ダークチューリッヒとナイトタイムドライビングテストベッドの教師なし夜間セグメンテーションにおける最先端のセグメンテーション性能を示す。

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