論文の概要: Computational Optics Meet Domain Adaptation: Transferring Semantic Segmentation Beyond Aberrations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11257v1
• Date: Mon, 21 Nov 2022 08:47:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 23:23:22.193741
• Title: Computational Optics Meet Domain Adaptation: Transferring Semantic Segmentation Beyond Aberrations
• Title（参考訳）: ドメイン適応を伴う計算光学:セマンティックセグメンテーションを収差を超えて転送する
• Authors: Qi Jiang, Hao Shi, Shaohua Gao, Jiaming Zhang, Kailun Yang, Lei Sun, Kaiwei Wang
• Abstract要約: ミニマリスト光学系(MOS)のSSOAによるセマンティックセグメンテーションの開拓 我々は,仮想プロトタイプレンズ群(VPL)を光学シミュレーションにより構築し,異なる振る舞いと収差レベルの下でCityscapes-abおよびKITTI-360-abデータセットを生成する。 我々は、SSOAにおける堅牢なパフォーマンスのために、CIの事前知識を活用するために、AIDA( Imaging Assisted Computational Domain Adaptation)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.24198003274607
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic scene understanding with Minimalist Optical Systems (MOS) in mobile and wearable applications remains a challenge due to the corrupted imaging quality induced by optical aberrations. However, previous works only focus on improving the subjective imaging quality through computational optics, i.e. Computational Imaging (CI) technique, ignoring the feasibility in semantic segmentation. In this paper, we pioneer to investigate Semantic Segmentation under Optical Aberrations (SSOA) of MOS. To benchmark SSOA, we construct Virtual Prototype Lens (VPL) groups through optical simulation, generating Cityscapes-ab and KITTI-360-ab datasets under different behaviors and levels of aberrations. We look into SSOA via an unsupervised domain adaptation perspective to address the scarcity of labeled aberration data in real-world scenarios. Further, we propose Computational Imaging Assisted Domain Adaptation (CIADA) to leverage prior knowledge of CI for robust performance in SSOA. Based on our benchmark, we conduct experiments on the robustness of state-of-the-art segmenters against aberrations. In addition, extensive evaluations of possible solutions to SSOA reveal that CIADA achieves superior performance under all aberration distributions, paving the way for the applications of MOS in semantic scene understanding. Code and dataset will be made publicly available at https://github.com/zju-jiangqi/CIADA.
• Abstract（参考訳）: モバイルおよびウェアラブルアプリケーションにおけるミニマリスト光学系(mos)を用いた意味的シーン理解は、光学収差による画像品質の低下による課題である。 しかし、従来の研究は、コンピュータ光学、すなわち計算イメージング(CI)技術による主観的画像品質の向上にのみ焦点を当てており、セマンティックセグメンテーションの可能性を無視している。 本稿では,MOSの光収差下でのセマンティックセグメンテーション(SSOA)について検討する。 ssoaをベンチマークするために,仮想プロトタイプレンズ (vpl) 群を光学シミュレーションにより構築し,異なる動作と収差レベルの下で都市景観-abおよびkitti-360-abデータセットを生成する。 実世界のシナリオにおいてラベル付き収差データの不足に対処するため、教師なしのドメイン適応の観点からSSOAを考察する。 さらに、SSOAにおける堅牢なパフォーマンスのために、CIの事前知識を活用するために、CIADA(Computational Imaging Assisted Domain Adaptation)を提案する。 ベンチマークに基づいて,最先端セグメンタの収差に対する堅牢性の実験を行った。 さらに、SSOAの可能なソリューションを広範囲に評価した結果、CIADAはすべての収差分布において優れたパフォーマンスを達成し、セマンティックシーン理解におけるMOSの活用の道を開いた。 コードとデータセットはhttps://github.com/zju-jiangqi/CIADAで公開されます。

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