論文の概要: CD-TTA: Compound Domain Test-time Adaptation for Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08356v1
• Date: Fri, 16 Dec 2022 09:02:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-19 15:29:21.568316
• Title: CD-TTA: Compound Domain Test-time Adaptation for Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: CD-TTA:セマンティックセグメンテーションのための複合ドメインテスト時間適応
• Authors: Junha Song, Kwanyong Park, Inkyu Shin, Sanghyun Woo, In So Kweon
• Abstract要約: テストタイム適応(TTA)はその実用性から大きな注目を集めている。 セマンティックセグメンテーションに基づく新しいタスク複合ドメインテスト時間適応(CD-TTA)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.62038105814658
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Test-time adaptation (TTA) has attracted significant attention due to its practical properties which enable the adaptation of a pre-trained model to a new domain with only target dataset during the inference stage. Prior works on TTA assume that the target dataset comes from the same distribution and thus constitutes a single homogeneous domain. In practice, however, the target domain can contain multiple homogeneous domains which are sufficiently distinctive from each other and those multiple domains might occur cyclically. Our preliminary investigation shows that domain-specific TTA outperforms vanilla TTA treating compound domain (CD) as a single one. However, domain labels are not available for CD, which makes domain-specific TTA not practicable. To this end, we propose an online clustering algorithm for finding pseudo-domain labels to obtain similar benefits as domain-specific configuration and accumulating knowledge of cyclic domains effectively. Moreover, we observe that there is a significant discrepancy in terms of prediction quality among samples, especially in the CD context. This further motivates us to boost its performance with gradient denoising by considering the image-wise similarity with the source distribution. Overall, the key contribution of our work lies in proposing a highly significant new task compound domain test-time adaptation (CD-TTA) on semantic segmentation as well as providing a strong baseline to facilitate future works to benchmark.
• Abstract（参考訳）: テスト時間適応(TTA)は、予測段階においてターゲットデータセットのみを持つ新しい領域への事前学習モデルの適応を可能にする実用性から、大きな注目を集めている。 TTAの先行研究は、ターゲットデータセットが同じ分布から来ていると仮定し、従って単一の同質領域を構成する。 しかし実際には、対象ドメインは互いに十分に異なる複数の同質ドメインを含むことができ、それらの複数のドメインは循環的に起こる可能性がある。 予備調査では、ドメイン特異的なTTAはバニラTTA処理化合物ドメイン(CD)を1つとして優れていた。 しかし、ドメインラベルはCDでは利用できないため、ドメイン固有のTTAは実行できない。 そこで本研究では,疑似ドメインラベルを探索し,ドメイン固有の構成や循環ドメインの知識を効果的に蓄積するオンラインクラスタリングアルゴリズムを提案する。 また,特にcdの文脈において,サンプル間の予測品質の点で有意な差があることが観察された。 これにより、ソースの分布とイメージの類似性を考慮して、グラデーション・デノイジングによるパフォーマンスの向上が図られる。 全体として、我々の研究の重要な貢献は、セマンティックセグメンテーションにおける非常に重要なタスク複合ドメインテストタイム適応(CD-TTA)の提案と、将来のベンチマーク作業を容易にする強力なベースラインを提供することである。

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