論文の概要: An Empirical Study on Multi-Domain Robust Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04221v1
• Date: Thu, 8 Dec 2022 12:04:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 15:52:38.195863
• Title: An Empirical Study on Multi-Domain Robust Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: マルチドメインロバストセマンティックセマンティックセグメンテーションに関する実証的研究
• Authors: Yajie Liu, Pu Ge, Qingjie Liu, Shichao Fan and Yunhong Wang
• Abstract要約: 我々は、いくつかの人気セグメンテーションデータセットに基づいて、ドメイン間でうまく機能することが期待される統一モデルをトレーニングする。 RVC 2022セマンティックセマンティックセグメンテーションタスクでは,データセットは第1モデルの1/3に過ぎなかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.79166534691889
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: How to effectively leverage the plentiful existing datasets to train a robust and high-performance model is of great significance for many practical applications. However, a model trained on a naive merge of different datasets tends to obtain poor performance due to annotation conflicts and domain divergence.In this paper, we attempt to train a unified model that is expected to perform well across domains on several popularity segmentation datasets.We conduct a detailed analysis of the impact on model generalization from three aspects of data augmentation, training strategies, and model capacity.Based on the analysis, we propose a robust solution that is able to improve model generalization across domains.Our solution ranks 2nd on RVC 2022 semantic segmentation task, with a dataset only 1/3 size of the 1st model used.
• Abstract（参考訳）: 堅牢で高性能なモデルをトレーニングするために、豊富な既存のデータセットを効果的に活用する方法は、多くの実用的なアプリケーションにとって非常に重要である。 However, a model trained on a naive merge of different datasets tends to obtain poor performance due to annotation conflicts and domain divergence.In this paper, we attempt to train a unified model that is expected to perform well across domains on several popularity segmentation datasets.We conduct a detailed analysis of the impact on model generalization from three aspects of data augmentation, training strategies, and model capacity.Based on the analysis, we propose a robust solution that is able to improve model generalization across domains.Our solution ranks 2nd on RVC 2022 semantic segmentation task, with a dataset only 1/3 size of the 1st model used.

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