論文の概要: Online Domain Adaptation for Semantic Segmentation in Ever-Changing Conditions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10667v1
• Date: Thu, 21 Jul 2022 17:59:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-22 13:25:57.601142
• Title: Online Domain Adaptation for Semantic Segmentation in Ever-Changing Conditions
• Title（参考訳）: エバーハング条件におけるセマンティックセグメンテーションのためのオンラインドメイン適応
• Authors: Theodoros Panagiotakopoulos, Pier Luigi Dovesi, Linus H\"arenstam-Nielsen, Matteo Poggi
• Abstract要約: セマンティックセグメンテーションのためのオンラインドメイン適応(OnDA)に取り組む。 徐々に、あるいは突然に、継続的なドメインシフトに対して堅牢なパイプラインを設計します。 我々の実験は、フレームワークがデプロイメント中に新しいドメインに効果的に適応できることを示しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.812858258311557
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised Domain Adaptation (UDA) aims at reducing the domain gap between training and testing data and is, in most cases, carried out in offline manner. However, domain changes may occur continuously and unpredictably during deployment (e.g. sudden weather changes). In such conditions, deep neural networks witness dramatic drops in accuracy and offline adaptation may not be enough to contrast it. In this paper, we tackle Online Domain Adaptation (OnDA) for semantic segmentation. We design a pipeline that is robust to continuous domain shifts, either gradual or sudden, and we evaluate it in the case of rainy and foggy scenarios. Our experiments show that our framework can effectively adapt to new domains during deployment, while not being affected by catastrophic forgetting of the previous domains.
• Abstract（参考訳）: Unsupervised Domain Adaptation (UDA)は、トレーニングとテストデータのドメインギャップを減らすことを目的としており、多くの場合、オフラインで実行される。 しかし、ドメインの変更は、デプロイ中に継続的に予測不能に起こる(例えば、突然の天候変化)。 このような状況下では、ディープニューラルネットワークは精度が劇的に低下し、オフライン適応ではそれと対比するには不十分である。 本稿では,セマンティックセグメンテーションのためのオンラインドメイン適応(OnDA)に取り組む。 私たちは、徐々に、あるいは突然に、継続的なドメインシフトに対して堅牢なパイプラインを設計し、雨と霧のシナリオでそれを評価します。 実験では,前回のドメインの壊滅的な忘れることなく,デプロイ時に新たなドメインに効果的に対応できることを示す。

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