論文の概要: Hierarchical Instance Mixing across Domains in Aerial Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06216v1
• Date: Wed, 12 Oct 2022 14:02:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 14:56:13.939664
• Title: Hierarchical Instance Mixing across Domains in Aerial Segmentation
• Title（参考訳）: 空中セグメンテーションにおける領域間混合階層型インスタンス
• Authors: Edoardo Arnaudo, Antonio Tavera, Fabrizio Dominici, Carlo Masone, Barbara Caputo
• Abstract要約: 階層型インスタンス混合(HIMix)と呼ばれるドメイン間の空域分割のための新しい戦略を開発する。 LoveDAベンチマークで広範な実験を行い、私たちのソリューションは現在の最先端よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.738954189759156
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate the task of unsupervised domain adaptation in aerial semantic segmentation and discover that the current state-of-the-art algorithms designed for autonomous driving based on domain mixing do not translate well to the aerial setting. This is due to two factors: (i) a large disparity in the extension of the semantic categories, which causes a domain imbalance in the mixed image, and (ii) a weaker structural consistency in aerial scenes than in driving scenes since the same scene might be viewed from different perspectives and there is no well-defined and repeatable structure of the semantic elements in the images. Our solution to these problems is composed of: (i) a new mixing strategy for aerial segmentation across domains called Hierarchical Instance Mixing (HIMix), which extracts a set of connected components from each semantic mask and mixes them according to a semantic hierarchy and, (ii) a twin-head architecture in which two separate segmentation heads are fed with variations of the same images in a contrastive fashion to produce finer segmentation maps. We conduct extensive experiments on the LoveDA benchmark, where our solution outperforms the current state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,航空意味セグメンテーションにおける教師なし領域適応の課題について検討し,ドメイン混合に基づく自律運転のための現在の最先端アルゴリズムは,航空セグメンテーションにうまく変換できないことを発見した。 これは2つの要因による。 (i)混合画像におけるドメインの不均衡を引き起こす意味圏の拡張の差が大きいこと、及び (ii)同一の場面を異なる視点から見ることができ、画像に意味的要素の明確かつ反復可能な構造が存在しないため、空中シーンにおける構造的一貫性が運転シーンよりも弱いこと。 これらの問題に対する我々の解決策は 一 階層型混合(HIMix)と呼ばれるドメイン間の空域分割のための新しい混合戦略で、各セマンティックマスクから連結成分の集合を抽出し、セマンティック階層に従ってそれらを混合する。 (i)2つの別々のセグメンテーションヘッドに、対照的な方法で同じ画像のバリエーションを供給し、より微細なセグメンテーションマップを生成するツインヘッドアーキテクチャ。 LoveDAベンチマークで広範な実験を行い、私たちのソリューションは現在の最先端よりも優れています。

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