論文の概要: IDA: Informed Domain Adaptive Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02741v1
• Date: Sun, 5 Mar 2023 18:16:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-07 17:56:47.658049
• Title: IDA: Informed Domain Adaptive Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: IDA: インフォームドドメイン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
• Authors: Zheng Chen, Zhengming Ding, Jason M. Gregory, and Lantao Liu
• Abstract要約: クラスレベルのセグメンテーション性能に基づいてデータを混合する自己学習フレームワークであるDomain Informed Adaptation (IDA) モデルを提案する。 IDAモデルでは、クラスレベルの性能を期待信頼スコア(ECS)によって追跡し、動的スケジュールを用いて異なる領域のデータに対する混合比を決定する。 提案手法は,GTA-Vの都市景観への適応において1.1 mIoU,SynTHIAの都市への適応において0.9 mIoUのマージンで,最先端のUDA-SS法よりも優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.12107564372869
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mixup-based data augmentation has been validated to be a critical stage in the self-training framework for unsupervised domain adaptive semantic segmentation (UDA-SS), which aims to transfer knowledge from a well-annotated (source) domain to an unlabeled (target) domain. Existing self-training methods usually adopt the popular region-based mixup techniques with a random sampling strategy, which unfortunately ignores the dynamic evolution of different semantics across various domains as training proceeds. To improve the UDA-SS performance, we propose an Informed Domain Adaptation (IDA) model, a self-training framework that mixes the data based on class-level segmentation performance, which aims to emphasize small-region semantics during mixup. In our IDA model, the class-level performance is tracked by an expected confidence score (ECS). We then use a dynamic schedule to determine the mixing ratio for data in different domains. Extensive experimental results reveal that our proposed method is able to outperform the state-of-the-art UDA-SS method by a margin of 1.1 mIoU in the adaptation of GTA-V to Cityscapes and of 0.9 mIoU in the adaptation of SYNTHIA to Cityscapes.
• Abstract（参考訳）: ミックスアップベースのデータ拡張は、教師なしドメイン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(UDA-SS)のための自己学習フレームワークにおいて重要な段階であることが検証された。 既存の自己学習手法は、通常、ランダムサンプリング戦略で人気のある地域ベースの混合手法を採用するが、訓練が進むにつれて、様々な領域における異なる意味論の動的進化を無視する。 UDA-SSの性能を改善するために,クラスレベルのセグメンテーション性能に基づいてデータを混合する自己学習フレームワークであるInformed Domain Adaptation (IDA)モデルを提案する。 IDAモデルでは、クラスレベルのパフォーマンスは期待信頼スコア(ECS)によって追跡される。 次に、異なる領域のデータに対する混合比率を決定するために動的スケジュールを使用する。 その結果,GTA-Vの都市景観への適応では1.1 mIoU,SYTHIAの都市景観への適応では0.9 mIoUの差で,最先端のUDA-SS法よりも優れていることがわかった。

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