論文の概要: PASTA: Proportional Amplitude Spectrum Training Augmentation for Syn-to-Real Domain Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00979v1
• Date: Fri, 2 Dec 2022 05:18:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 15:37:12.880134
• Title: PASTA: Proportional Amplitude Spectrum Training Augmentation for Syn-to-Real Domain Generalization
• Title（参考訳）: PASTA:Syn-to-Real領域一般化のための比例振幅スペクトルトレーニング強化
• Authors: Prithvijit Chattopadhyay, Kartik Sarangmath, Vivek Vijaykumar, Judy Hoffman
• Abstract要約: そこで我々は,PASTA(Proportional Amplitude Spectrum Training Augmentation)を提案し,合成-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実 セマンティックセグメンテーション(GTAV to Real)、オブジェクト検出(Sim10K to Real)、オブジェクト認識(VisDA-C Syn to Real)のタスクでは、PASTAはより複雑な最先端の一般化手法よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.314486625397825
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Synthetic data offers the promise of cheap and bountiful training data for settings where lots of labeled real-world data for tasks is unavailable. However, models trained on synthetic data significantly underperform on real-world data. In this paper, we propose Proportional Amplitude Spectrum Training Augmentation (PASTA), a simple and effective augmentation strategy to improve out-of-the-box synthetic-to-real (syn-to-real) generalization performance. PASTA involves perturbing the amplitude spectrums of the synthetic images in the Fourier domain to generate augmented views. We design PASTA to perturb the amplitude spectrums in a structured manner such that high-frequency components are perturbed relatively more than the low-frequency ones. For the tasks of semantic segmentation (GTAV to Real), object detection (Sim10K to Real), and object recognition (VisDA-C Syn to Real), across a total of 5 syn-to-real shifts, we find that PASTA outperforms more complex state-of-the-art generalization methods while being complementary to the same.
• Abstract（参考訳）: 合成データは、タスク用のラベル付き現実世界データを大量に使用できない設定のために、安価で価値あるトレーニングデータを約束する。 しかし、合成データで訓練されたモデルは、実世界のデータでは著しく劣っている。 本稿では,本論文で提案する比例振幅スペクトルトレーニング強化法(pasta)により,合成から実への(syn-to-real)一般化性能を向上させるための簡易かつ効果的な拡張戦略を提案する。 PASTAはフーリエ領域の合成画像の振幅スペクトルを摂動させ、拡張ビューを生成する。 我々は、高周波成分が低周波成分よりも比較的摂動されるように、振幅スペクトルを構造的に摂動するようにPASTAを設計する。 意味セグメンテーション(gtav から real へ)、オブジェクト検出(sim10k から real へ)、オブジェクト認識(visda-c syn から real へ)のタスクでは、syn-to-real シフトの合計で、pasta がより複雑な最先端の一般化メソッドよりも優れていることが分かる。

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