論文の概要: Self-training via Metric Learning for Source-Free Domain Adaptation of Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04227v1
• Date: Thu, 8 Dec 2022 12:20:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 14:56:06.796184
• Title: Self-training via Metric Learning for Source-Free Domain Adaptation of Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 意味セグメンテーションのソースフリー領域適応のためのメトリック学習による自己学習
• Authors: Ibrahim Batuhan Akkaya and Ugur Halici
• Abstract要約: ソースのないシナリオでは、監視はターゲットデータからのみ行われ、閾値付けは自己学習の貢献を制限する。 本稿では,プロキシに基づくメトリクス学習を用いて信頼性を推定する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.076419064097734
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised source-free domain adaptation methods aim to train a model to be used in the target domain utilizing the pretrained source-domain model and unlabeled target-domain data, where the source data may not be accessible due to intellectual property or privacy issues. These methods frequently utilize self-training with pseudo-labeling thresholded by prediction confidence. In a source-free scenario, only supervision comes from target data, and thresholding limits the contribution of the self-training. In this study, we utilize self-training with a mean-teacher approach. The student network is trained with all predictions of the teacher network. Instead of thresholding the predictions, the gradients calculated from the pseudo-labels are weighted based on the reliability of the teacher's predictions. We propose a novel method that uses proxy-based metric learning to estimate reliability. We train a metric network on the encoder features of the teacher network. Since the teacher is updated with the moving average, the encoder feature space is slowly changing. Therefore, the metric network can be updated in training time, which enables end-to-end training. We also propose a metric-based online ClassMix method to augment the input of the student network where the patches to be mixed are decided based on the metric reliability. We evaluated our method in synthetic-to-real and cross-city scenarios. The benchmarks show that our method significantly outperforms the existing state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: unsupervised source-free domain adaptation methodは、事前にトレーニングされたソースドメインモデルとラベルなしのターゲットドメインデータを使用して、ターゲットドメインで使用するモデルをトレーニングすることを目的としている。 これらの手法は、予測信頼度によって閾値付けられた擬似ラベルによる自己学習を頻繁に活用する。 ソースのないシナリオでは、監視はターゲットデータからのみ行われ、閾値付けは自己学習の貢献を制限する。 本研究では,自己学習を平均教師アプローチで活用する。 学生ネットワークは教師ネットワークの全ての予測で訓練される。 予測を閾値付けする代わりに、擬似ラベルから算出した勾配を教師の予測の信頼性に基づいて重み付けする。 本稿では,信頼度推定にプロキシベースメトリック学習を用いた新しい手法を提案する。 教師ネットワークのエンコーダの特徴に基づいてメトリックネットワークを訓練する。 教師は移動平均で更新されるので、エンコーダの特徴空間はゆっくりと変化している。 したがって、メトリックネットワークはトレーニング時間内に更新され、エンドツーエンドのトレーニングが可能になる。 また、メトリックの信頼性に基づいてパッチを混合する学生ネットワークの入力量を増やすためのメトリックベースのオンラインクラスMix手法を提案する。 本手法を都市間および都市間シナリオで評価した。 評価の結果,提案手法は既存の最先端手法よりも優れていた。

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