論文の概要: Behind Every Domain There is a Shift: Adapting Distortion-aware Vision Transformers for Panoramic Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11860v3
• Date: Thu, 27 Jul 2023 01:44:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-28 20:50:27.278251
• Title: Behind Every Domain There is a Shift: Adapting Distortion-aware Vision Transformers for Panoramic Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: すべての領域の裏側にシフトがある:パノラマ意味セグメンテーションのための歪み認識視覚トランスフォーマーの適用
• Authors: Jiaming Zhang, Kailun Yang, Hao Shi, Simon Rei{\ss}, Kunyu Peng, Chaoxiang Ma, Haodong Fu, Philip H. S. Torr, Kaiwei Wang, Rainer Stiefelhagen
• Abstract要約: パノラマ的セマンティックセマンティックセグメンテーションは2つの重要な課題により未探索である。 まず,パノラマ意味論,すなわち Trans4PASS+ のための改良版 Transformer を提案する。 第2に,Multual Prototypeal Adaptation(MPA)戦略を強化する。 第3に、Pinhole-to-Panoramic(Pin2Pan)適応とは別に、9,080パノラマ画像を備えた新しいデータセット(SynPASS)を作成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.54717196840907
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we address panoramic semantic segmentation which is under-explored due to two critical challenges: (1) image distortions and object deformations on panoramas; (2) lack of semantic annotations in the 360-degree imagery. To tackle these problems, first, we propose the upgraded Transformer for Panoramic Semantic Segmentation, i.e., Trans4PASS+, equipped with Deformable Patch Embedding (DPE) and Deformable MLP (DMLPv2) modules for handling object deformations and image distortions whenever (before or after adaptation) and wherever (shallow or deep levels). Second, we enhance the Mutual Prototypical Adaptation (MPA) strategy via pseudo-label rectification for unsupervised domain adaptive panoramic segmentation. Third, aside from Pinhole-to-Panoramic (Pin2Pan) adaptation, we create a new dataset (SynPASS) with 9,080 panoramic images, facilitating Synthetic-to-Real (Syn2Real) adaptation scheme in 360-degree imagery. Extensive experiments are conducted, which cover indoor and outdoor scenarios, and each of them is investigated with Pin2Pan and Syn2Real regimens. Trans4PASS+ achieves state-of-the-art performances on four domain adaptive panoramic semantic segmentation benchmarks. Code is available at https://github.com/jamycheung/Trans4PASS.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, パノラマ画像における画像歪みと物体変形, 2)360度画像における意味アノテーションの欠如という2つの重要な課題により, 未探索のパノラマ意味セグメンテーションに対処する。 まず,パノラマ意味セグメンテーションのための改良版,すなわち,dpe(deformable patch embedded)とdmlpv2モジュールを備えたtrans4pass+を提案する。 第2に,非教師なしドメイン適応パノラマセグメンテーションのための擬似ラベル整流による相互型適応(mpa)戦略を強化する。 第3に、Pinhole-to-Panoramic(Pin2Pan)適応とは別に、9,080パノラマ画像を持つ新しいデータセット(SynPASS)を作成し、360度画像におけるSynthetic-to-Real(Syn2Real)適応スキームを容易にする。 室内および屋外のシナリオをカバーする広範な実験を行い,各シナリオをpin2panおよびsyn2real regimensを用いて検討した。 Trans4PASS+は4つのドメイン適応型パノラマセマンティックセマンティックセマンティックベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。 コードはhttps://github.com/jamycheung/trans4passで入手できる。

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