論文の概要: SimCS: Simulation for Domain Incremental Online Continual Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16234v2
• Date: Thu, 15 Feb 2024 12:12:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-16 21:26:20.690711
• Title: SimCS: Simulation for Domain Incremental Online Continual Segmentation
• Title（参考訳）: simcs: ドメインインクリメンタルオンライン連続セグメンテーションのためのシミュレーション
• Authors: Motasem Alfarra, Zhipeng Cai, Adel Bibi, Bernard Ghanem, Matthias M\"uller
• Abstract要約: 既存の継続学習アプローチは、主にクラス増分設定における画像分類に焦点を当てている。 シミュレーションデータを用いて連続学習を規則化するパラメータフリー手法であるSimCSを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.18777113752866
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Continual Learning is a step towards lifelong intelligence where models continuously learn from recently collected data without forgetting previous knowledge. Existing continual learning approaches mostly focus on image classification in the class-incremental setup with clear task boundaries and unlimited computational budget. This work explores the problem of Online Domain-Incremental Continual Segmentation (ODICS), where the model is continually trained over batches of densely labeled images from different domains, with limited computation and no information about the task boundaries. ODICS arises in many practical applications. In autonomous driving, this may correspond to the realistic scenario of training a segmentation model over time on a sequence of cities. We analyze several existing continual learning methods and show that they perform poorly in this setting despite working well in class-incremental segmentation. We propose SimCS, a parameter-free method complementary to existing ones that uses simulated data to regularize continual learning. Experiments show that SimCS provides consistent improvements when combined with different CL methods.
• Abstract（参考訳）: 継続学習は、モデルが過去の知識を忘れずに最近収集されたデータから継続的に学習する、生涯的知性へのステップである。 既存の連続学習アプローチは主に、明確なタスク境界と無制限の計算予算を持つクラス増分設定における画像分類に焦点を当てている。 この研究は、異なるドメインの密にラベル付けされた画像のバッチでモデルが継続的に訓練されるオンラインドメイン・インクリメンタル・コンティニュアル・セグメンテーション(odics)の問題を探求する。 ODICSは多くの実用的応用に現れる。 自律運転では、これは複数の都市で時間をかけてセグメンテーションモデルを訓練する現実的なシナリオに対応しているかもしれない。 本研究では,既存の連続学習手法を複数解析し,クラスインクリメンタルセグメンテーションにおいてうまく機能しているにもかかわらず,この環境では性能が良くないことを示す。 シミュレーションデータを用いて連続学習を規則化するパラメータフリー手法であるSimCSを提案する。 実験によると、SimCSは異なるCLメソッドと組み合わせて一貫した改善を提供する。

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