論文の概要: TransAdapt: A Transformative Framework for Online Test Time Adaptive Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14611v1
• Date: Fri, 24 Feb 2023 01:45:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-01 16:05:10.414638
• Title: TransAdapt: A Transformative Framework for Online Test Time Adaptive Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: TransAdapt: オンラインテスト時間適応セマンティックセマンティックセグメンテーションのための変換フレームワーク
• Authors: Debasmit Das, Shubhankar Borse, Hyojin Park, Kambiz Azarian, Hong Cai, Risheek Garrepalli, Fatih Porikli
• Abstract要約: テスト時間適応(TTA)セマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスは、ソーストレーニング済みの画像セマンティクスモデルを、未ラベルの領域テストイメージのバッチに適応させる。 本稿では,変換器と入力変換を用いてセグメンテーション性能を向上させるフレームワークであるTransAdaptを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.31250660146429
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Test-time adaptive (TTA) semantic segmentation adapts a source pre-trained image semantic segmentation model to unlabeled batches of target domain test images, different from real-world, where samples arrive one-by-one in an online fashion. To tackle online settings, we propose TransAdapt, a framework that uses transformer and input transformations to improve segmentation performance. Specifically, we pre-train a transformer-based module on a segmentation network that transforms unsupervised segmentation output to a more reliable supervised output, without requiring test-time online training. To also facilitate test-time adaptation, we propose an unsupervised loss based on the transformed input that enforces the model to be invariant and equivariant to photometric and geometric perturbations, respectively. Overall, our framework produces higher quality segmentation masks with up to 17.6% and 2.8% mIOU improvement over no-adaptation and competitive baselines, respectively.
• Abstract（参考訳）: テスト時間適応(tta)セマンティクスセグメンテーションは、ソース事前学習されたイメージセマンティクスセグメンテーションモデルを、実世界とは異なる、対象領域のテストイメージのラベルなしバッチに適応させる。 オンライン設定に対処するため,変換器と入力変換を用いてセグメンテーション性能を向上させるフレームワークであるTransAdaptを提案する。 具体的には,テスト時オンライントレーニングを必要とせずに,教師なしセグメント出力をより信頼性の高い教師付き出力に変換するセグメント化ネットワーク上で,トランスフォーマティブベースのモジュールを事前トレーニングする。 また、テスト時間適応を容易にするために、変換された入力に基づく教師なしの損失を提案し、それぞれが光度と幾何学的摂動に不変かつ同変であるようにモデルを強制する。 全体として、当社のフレームワークは17.6%までの高品質セグメンテーションマスクと、2.8%のmiou改善をそれぞれ無適応と競合ベースラインで実現しています。

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