論文の概要: CONDA: Continual Unsupervised Domain Adaptation Learning in Visual Perception for Self-Driving Cars

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00621v2
• Date: Mon, 15 Apr 2024 14:39:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-18 03:00:15.015851
• Title: CONDA: Continual Unsupervised Domain Adaptation Learning in Visual Perception for Self-Driving Cars
• Title（参考訳）: CONDA: 自動運転車の視覚知覚における非教師なしドメイン適応学習
• Authors: Thanh-Dat Truong, Pierce Helton, Ahmed Moustafa, Jackson David Cothren, Khoa Luu,
• Abstract要約: 本稿では,モデルが新しいデータの存在に関して継続的に学習し,適応することを可能にする,連続的教師なしドメイン適応(CONDA)アプローチを提案する。 破滅的な忘れの問題を避け, セグメンテーションモデルの性能を維持するために, 新規な主観的最大損失を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.479857808195774
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although unsupervised domain adaptation methods have achieved remarkable performance in semantic scene segmentation in visual perception for self-driving cars, these approaches remain impractical in real-world use cases. In practice, the segmentation models may encounter new data that have not been seen yet. Also, the previous data training of segmentation models may be inaccessible due to privacy problems. Therefore, to address these problems, in this work, we propose a Continual Unsupervised Domain Adaptation (CONDA) approach that allows the model to continuously learn and adapt with respect to the presence of the new data. Moreover, our proposed approach is designed without the requirement of accessing previous training data. To avoid the catastrophic forgetting problem and maintain the performance of the segmentation models, we present a novel Bijective Maximum Likelihood loss to impose the constraint of predicted segmentation distribution shifts. The experimental results on the benchmark of continual unsupervised domain adaptation have shown the advanced performance of the proposed CONDA method.
• Abstract（参考訳）: 教師なし領域適応手法は、自動運転車の視覚知覚においてセマンティックシーンセグメンテーションにおいて顕著な性能を達成しているが、現実のユースケースではこれらの手法は実用的ではない。 実際には、セグメンテーションモデルは、まだ確認されていない新しいデータに遭遇する可能性がある。 また、セグメンテーションモデルの以前のデータトレーニングは、プライバシーの問題によりアクセスできない場合がある。 そこで本研究では,これらの問題に対処するために,モデルが新しいデータの存在に関して継続的に学習し,適応することを可能にする,連続的教師なしドメイン適応(CONDA)アプローチを提案する。 さらに,提案手法は,従来のトレーニングデータにアクセスする必要なしに設計されている。 破滅的な忘れの問題を避け,セグメンテーションモデルの性能を維持するために,予測セグメンテーション分布シフトの制約を課すために,新たなBijective Maximum Likelihood lossを提案する。 連続的教師なし領域適応のベンチマーク実験の結果、提案手法の高度な性能を示した。

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