論文の概要: Bi-directional Contrastive Learning for Domain Adaptive Semantic
Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10892v1
- Date: Fri, 22 Jul 2022 05:57:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-25 13:02:33.659812
- Title: Bi-directional Contrastive Learning for Domain Adaptive Semantic
Segmentation
- Title（参考訳）: ドメイン適応セマンティックセマンティックセグメンテーションのための双方向コントラスト学習
- Authors: Geon Lee, Chanho Eom, Wonkyung Lee, Hyekang Park, Bumsub Ham
- Abstract要約: ドメイン適応セマンティックセマンティックセグメンテーションの鍵は、ターゲットとなる接地木ラベルなしでドメイン不変性と識別的特徴を学習することである。
本稿では,同じオブジェクトクラスにおける特徴のクラス内変動を最小限に抑える,双方向の画素プロトタイプ型コントラスト学習フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.573404843110836
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a novel unsupervised domain adaptation method for semantic
segmentation that generalizes a model trained with source images and
corresponding ground-truth labels to a target domain. A key to domain adaptive
semantic segmentation is to learn domain-invariant and discriminative features
without target ground-truth labels. To this end, we propose a bi-directional
pixel-prototype contrastive learning framework that minimizes intra-class
variations of features for the same object class, while maximizing inter-class
variations for different ones, regardless of domains. Specifically, our
framework aligns pixel-level features and a prototype of the same object class
in target and source images (i.e., positive pairs), respectively, sets them
apart for different classes (i.e., negative pairs), and performs the alignment
and separation processes toward the other direction with pixel-level features
in the source image and a prototype in the target image. The cross-domain
matching encourages domain-invariant feature representations, while the
bidirectional pixel-prototype correspondences aggregate features for the same
object class, providing discriminative features. To establish training pairs
for contrastive learning, we propose to generate dynamic pseudo labels of
target images using a non-parametric label transfer, that is, pixel-prototype
correspondences across different domains. We also present a calibration method
compensating class-wise domain biases of prototypes gradually during training.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、ソース画像と対応する接地木ラベルで訓練されたモデルを対象領域に一般化する意味的セグメンテーションのための教師なしドメイン適応手法を提案する。
ドメイン適応セマンティックセマンティックセグメンテーションの鍵は、ターゲットとなる接地木ラベルなしでドメイン不変性と識別的特徴を学習することである。
そこで本研究では,ドメインに関わらず,異なるオブジェクトのクラス間変動を最大化しつつ,同一オブジェクトのクラス内特徴量を最小限に抑えた双方向画素型コントラスト学習フレームワークを提案する。
具体的には,対象画像と対象画像(正対)で同一のオブジェクトクラスの画素レベル特徴とプロトタイプを整合させ,それぞれ異なるクラス(負のペア)を分離し,ソース画像の画素レベル特徴と対象画像のプロトタイプとを別方向にアライメントおよび分離処理を行う。
クロスドメインマッチングはドメイン不変の特徴表現を奨励し、双方向のピクセルプロトタイプ対応は同じオブジェクトクラスの特徴を集約し、識別的特徴を提供する。
コントラスト学習のためのトレーニングペアを確立するために,異なる領域にまたがる非パラメトリックラベル転送,すなわち画素-プロトタイプ対応を用いて,対象画像の動的擬似ラベルを生成することを提案する。
また,トレーニング中のプロトタイプのクラス毎の偏りを補償するキャリブレーション手法を提案する。
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