論文の概要: Self-supervised Pre-training for Semantic Segmentation in an Indoor Scene

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01884v1
• Date: Tue, 4 Oct 2022 20:10:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-06 14:02:35.819990
• Title: Self-supervised Pre-training for Semantic Segmentation in an Indoor Scene
• Title（参考訳）: 室内シーンにおけるセマンティックセグメンテーションのための自己指導型プレトレーニング
• Authors: Sulabh Shrestha, Yimeng Li, Jana Kosecka
• Abstract要約: 本稿ではセグメンテーションモデルの自己教師型事前学習手法であるRegConsistを提案する。 我々は,対象環境におけるRGBビューからのセマンティックセグメンテーションを予測するために,コントラスト学習の変種を用いてDCNNモデルを訓練する。 提案手法は、ImageNetで事前訓練されたモデルよりも優れており、全く同じタスクでトレーニングされたモデルと異なるデータセットでトレーニングされたモデルを使用する場合の競合性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.357801312689622
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The ability to endow maps of indoor scenes with semantic information is an integral part of robotic agents which perform different tasks such as target driven navigation, object search or object rearrangement. The state-of-the-art methods use Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs) for predicting semantic segmentation of an image as useful representation for these tasks. The accuracy of semantic segmentation depends on the availability and the amount of labeled data from the target environment or the ability to bridge the domain gap between test and training environment. We propose RegConsist, a method for self-supervised pre-training of a semantic segmentation model, exploiting the ability of the agent to move and register multiple views in the novel environment. Given the spatial and temporal consistency cues used for pixel level data association, we use a variant of contrastive learning to train a DCNN model for predicting semantic segmentation from RGB views in the target environment. The proposed method outperforms models pre-trained on ImageNet and achieves competitive performance when using models that are trained for exactly the same task but on a different dataset. We also perform various ablation studies to analyze and demonstrate the efficacy of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: 屋内シーンの地図に意味情報を与える能力は、ターゲット駆動ナビゲーション、オブジェクト探索、オブジェクト再構成といった様々なタスクを実行するロボットエージェントの不可欠な部分である。 最先端の手法では、Deep Convolutional Neural Networks(DCNN)を使用して、画像の意味的セグメンテーションをこれらのタスクに有用な表現として予測する。 セマンティクスのセグメンテーションの正確性は、ターゲット環境からのラベル付きデータの可用性と量、あるいはテスト環境とトレーニング環境の間のドメイン間ギャップを埋める能力に依存する。 本稿では,セマンティックセグメンテーションモデルの自己教師型事前学習手法であるRegConsistを提案する。 画素レベルのデータアソシエーションに使用される空間的・時間的一貫性を考慮し,対象環境におけるRGBビューからのセマンティックセグメンテーションを予測するためのDCNNモデルを訓練するために,コントラスト学習の変種を用いる。 提案手法はimagenetで事前トレーニングされたモデルよりも優れており、全く同じタスクに対して異なるデータセットでトレーニングされたモデルを使用する場合の競合性能を実現する。 また,提案手法の有効性を解析・実証するために,様々なアブレーション研究を行った。

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