論文の概要: Generalized Semantic Segmentation by Self-Supervised Source Domain Projection and Multi-Level Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01906v1
• Date: Fri, 3 Mar 2023 13:07:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-06 15:06:01.356905
• Title: Generalized Semantic Segmentation by Self-Supervised Source Domain Projection and Multi-Level Contrastive Learning
• Title（参考訳）: 自己教師付きソースドメイン投影とマルチレベルコントラスト学習による汎用セマンティックセマンティックセグメンテーション
• Authors: Liwei Yang, Xiang Gu, Jian Sun
• Abstract要約: ソースドメインでトレーニングされたディープネットワークは、未確認のターゲットドメインデータでテストした場合、パフォーマンスが低下している。 汎用セマンティックセグメンテーションのためのドメイン・プロジェクションとコントラシブ・ラーニング(DPCL)手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.0660895390689
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep networks trained on the source domain show degraded performance when tested on unseen target domain data. To enhance the model's generalization ability, most existing domain generalization methods learn domain invariant features by suppressing domain sensitive features. Different from them, we propose a Domain Projection and Contrastive Learning (DPCL) approach for generalized semantic segmentation, which includes two modules: Self-supervised Source Domain Projection (SSDP) and Multi-level Contrastive Learning (MLCL). SSDP aims to reduce domain gap by projecting data to the source domain, while MLCL is a learning scheme to learn discriminative and generalizable features on the projected data. During test time, we first project the target data by SSDP to mitigate domain shift, then generate the segmentation results by the learned segmentation network based on MLCL. At test time, we can update the projected data by minimizing our proposed pixel-to-pixel contrastive loss to obtain better results. Extensive experiments for semantic segmentation demonstrate the favorable generalization capability of our method on benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: ソースドメインでトレーニングされたディープネットワークは、未取得のターゲットドメインデータでテストされた場合、パフォーマンスが低下する。 モデルの一般化能力を高めるために、既存のドメイン一般化手法のほとんどは、ドメインに敏感な特徴を抑制してドメイン不変特徴を学習する。 それらとは違って,汎用セマンティックセグメンテーションのためのドメイン・プロジェクション・コントラシブ・ラーニング(DPCL)アプローチを提案し,これには自己監督的ソース・ドメイン・プロジェクション(SSDP)とマルチレベル・コントラシブ・ラーニング(MLCL)という2つのモジュールが含まれる。 SSDPは、データをソースドメインに投影することで、ドメインギャップを低減することを目的としており、MLCLは、投影されたデータ上で差別的で一般化可能な機能を学ぶための学習スキームである。 テスト期間中、まずSSDPによってターゲットデータを投影し、ドメインシフトを緩和し、MLCLに基づいて学習セグメンテーションネットワークによってセグメンテーション結果を生成する。 テスト時には、提案した画素対画素のコントラスト損失を最小限に抑え、より優れた結果を得る。 セマンティックセグメンテーションのための大規模な実験は、ベンチマークデータセット上での手法の好適な一般化能力を示す。

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