論文の概要: QuadFormer: Quadruple Transformer for Unsupervised Domain Adaptation in Power Line Segmentation of Aerial Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16988v1
• Date: Tue, 29 Nov 2022 03:15:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 17:14:32.205786
• Title: QuadFormer: Quadruple Transformer for Unsupervised Domain Adaptation in Power Line Segmentation of Aerial Images
• Title（参考訳）: 空中画像の電力線分割における教師なし領域適応のための4重変換器
• Authors: Pratyaksh Prabhav Rao, Feng Qiao, Weide Zhang, Yiliang Xu, Yong Deng, Guangbin Wu, Qiang Zhang
• Abstract要約: ドメイン適応型セマンティックセグメンテーションのための新しいフレームワークを提案する。 階層的な四重変圧器は、伝達可能なコンテキストに適応するために、クロスアテンションと自己アテンションのメカニズムを組み合わせる。 ARPLSynとARPLRealの2つのデータセットを提示し、教師なし領域適応電力線分割の研究をさらに進める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.840195641761323
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate segmentation of power lines in aerial images is essential to ensure the flight safety of aerial vehicles. Acquiring high-quality ground truth annotations for training a deep learning model is a laborious process. Therefore, developing algorithms that can leverage knowledge from labelled synthetic data to unlabelled real images is highly demanded. This process is studied in Unsupervised domain adaptation (UDA). Recent approaches to self-training have achieved remarkable performance in UDA for semantic segmentation, which trains a model with pseudo labels on the target domain. However, the pseudo labels are noisy due to a discrepancy in the two data distributions. We identify that context dependency is important for bridging this domain gap. Motivated by this, we propose QuadFormer, a novel framework designed for domain adaptive semantic segmentation. The hierarchical quadruple transformer combines cross-attention and self-attention mechanisms to adapt transferable context. Based on cross-attentive and self-attentive feature representations, we introduce a pseudo label correction scheme to online denoise the pseudo labels and reduce the domain gap. Additionally, we present two datasets - ARPLSyn and ARPLReal to further advance research in unsupervised domain adaptive powerline segmentation. Finally, experimental results indicate that our method achieves state-of-the-art performance for the domain adaptive power line segmentation on ARPLSyn$\rightarrow$TTTPLA and ARPLSyn$\rightarrow$ARPLReal.
• Abstract（参考訳）: 航空車両の飛行安全性を確保するためには,航空画像中の電力線の正確なセグメンテーションが不可欠である。 ディープラーニングモデルをトレーニングするための、高品質な地上真理アノテーションの取得は、大変なプロセスです。 そのため,ラベル付き合成データからラベル付き実画像への知識を活用できるアルゴリズムの開発が求められている。 このプロセスはunsupervised domain adaptation (UDA) で研究されている。 セマンティックセグメンテーション(セマンティックセグメンテーション)では,対象ドメインに擬似ラベルを持つモデルをトレーニングするUDAにおいて,近年の自己学習アプローチが目覚ましい性能を達成している。 しかし、擬似ラベルは2つのデータ分布の不一致のためノイズが多い。 このドメインギャップを埋めるのにコンテキスト依存性が重要であると確認します。 そこで我々は,ドメイン適応型セマンティックセグメンテーションのための新しいフレームワークであるQuadFormerを提案する。 階層的な四重変圧器は、伝達可能なコンテキストに適応するために、クロスアテンションと自己アテンションのメカニズムを組み合わせる。 相互注意的特徴表現と自己注意的特徴表現に基づいて、擬似ラベルをオンライン化してドメインギャップを低減する擬似ラベル補正スキームを導入する。 さらに,arplsyn と arplreal の2つのデータセットを提案し,教師なし領域適応電力線セグメンテーションの研究をさらに進める。 最後に,本手法は ARPLSyn$\rightarrow$TTTPLA と ARPLSyn$\rightarrow$ARPLReal の領域適応電力線分割における最先端性能を実現することを示す。

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