論文の概要: Regularizing Self-training for Unsupervised Domain Adaptation via Structural Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00131v1
• Date: Sat, 29 Apr 2023 00:12:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-02 17:00:02.127150
• Title: Regularizing Self-training for Unsupervised Domain Adaptation via Structural Constraints
• Title（参考訳）: 構造制約による教師なしドメイン適応のための正規化自己学習
• Authors: Rajshekhar Das, Jonathan Francis, Sanket Vaibhav Mehta, Jean Oh, Emma Strubell, Jose Moura
• Abstract要約: 本稿では,従来の自己学習目標を正規化するために,奥行きなどの補助的モーダルから構造的手がかりを取り入れることを提案する。 具体的には、オブジェクトインスタンスの近い領域内でピクセル表現をプルする、対照的なピクセルレベルのオブジェクト性制約を導入する。 セマンティックセグメンテーションのための様々な UDA ベンチマークにおいて,正則化器は最上位の自己学習手法を大幅に改善することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.593782939242121
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-training based on pseudo-labels has emerged as a dominant approach for addressing conditional distribution shifts in unsupervised domain adaptation (UDA) for semantic segmentation problems. A notable drawback, however, is that this family of approaches is susceptible to erroneous pseudo labels that arise from confirmation biases in the source domain and that manifest as nuisance factors in the target domain. A possible source for this mismatch is the reliance on only photometric cues provided by RGB image inputs, which may ultimately lead to sub-optimal adaptation. To mitigate the effect of mismatched pseudo-labels, we propose to incorporate structural cues from auxiliary modalities, such as depth, to regularise conventional self-training objectives. Specifically, we introduce a contrastive pixel-level objectness constraint that pulls the pixel representations within a region of an object instance closer, while pushing those from different object categories apart. To obtain object regions consistent with the true underlying object, we extract information from both depth maps and RGB-images in the form of multimodal clustering. Crucially, the objectness constraint is agnostic to the ground-truth semantic labels and, hence, appropriate for unsupervised domain adaptation. In this work, we show that our regularizer significantly improves top performing self-training methods (by up to $2$ points) in various UDA benchmarks for semantic segmentation. We include all code in the supplementary.
• Abstract（参考訳）: 擬似ラベルに基づく自己学習は、意味的セグメンテーション問題に対する教師なしドメイン適応(UDA)における条件分布シフトに対処する主要なアプローチとして現れてきた。 しかし、注目すべき欠点は、このアプローチのファミリーが、ソースドメインのバイアスの確認から生じ、ターゲットドメインの迷惑要因として現れる誤った擬似ラベルに影響を受けやすいことである。 このミスマッチの原因は、RGB画像入力によって提供される測光キューのみに依存するため、最終的には準最適適応につながる可能性がある。 擬似ラベルのミスマッチ効果を軽減するため,従来の自己学習目標を正規化するために,奥行きなどの補助的モーダルから構造的手がかりを取り入れることを提案する。 具体的には、異なるオブジェクトカテゴリを分割しながら、オブジェクトインスタンスの領域内のピクセル表現を近くまで引っ張る、対照的なピクセルレベルのオブジェクト性制約を導入する。 真の基礎となる対象と整合する対象領域を得るため,マルチモーダルクラスタリングという形で深度マップとRGB画像の両方から情報を抽出する。 重要なことに、対象性制約は基幹構造的ラベルに依存しないため、教師なしドメイン適応に適している。 本研究では, セマンティックセグメンテーションのためのUDAベンチマークにおいて, セマンティックセグメンテーションにおいて, 最上位の自己学習法(最大2ドルポイント)を著しく改善することを示す。 補足にすべてのコードを含めます。

関連論文リスト

• Pixel-Level Domain Adaptation: A New Perspective for Enhancing Weakly Supervised Semantic Segmentation [13.948425538725138]
  画素単位の領域不変性を学習する際のモデルとして,Pixel-Level Domain Adaptation (PLDA)法を提案する。 我々は,幅広い環境下でのアプローチの有効性を実験的に実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-04T14:14:54Z)
• Language-Guided Instance-Aware Domain-Adaptive Panoptic Segmentation [44.501770535446624]
  汎視的ドメイン適応の鍵となる課題は、ラベル付きソースとラベルなしターゲットドメインの間のドメインギャップを減らすことである。 我々は、新しいクロスドメイン混合戦略IMixによるインスタンスレベル適応の導入に重点を置いている。 LIDAPSと呼ばれる2つのメカニズムを組み込んだエンド・ツー・エンド・エンド・モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-04T20:42:49Z)
• Adaptive Betweenness Clustering for Semi-Supervised Domain Adaptation [108.40945109477886]
  分類領域アライメントを実現するために,G-ABC (Adaptive Betweenness Clustering) と呼ばれる新しいSSDA手法を提案する。 提案手法は従来のSSDA手法よりも優れており,提案したG-ABCアルゴリズムの優位性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-21T09:57:56Z)
• Semantic Connectivity-Driven Pseudo-labeling for Cross-domain Segmentation [89.41179071022121]
  自己学習はドメイン間セマンティックセグメンテーションにおいて一般的なアプローチである。 本稿ではセマンティック・コネクティビティ駆動の擬似ラベル方式を提案する。 このアプローチは、接続レベルにおいて擬似ラベルを定式化し、構造的および低雑音のセマンティクスの学習を容易にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-11T12:29:51Z)
• SePiCo: Semantic-Guided Pixel Contrast for Domain Adaptive Semantic Segmentation [52.62441404064957]
  ドメイン適応セマンティックセグメンテーションは、ラベル付きソースドメインでトレーニングされたモデルを利用することで、ラベル付きターゲットドメイン上で満足のいく密度の予測を試みる。 多くの手法は、ノイズの多い擬似ラベルを緩和する傾向があるが、類似のセマンティックな概念を持つクロスドメインピクセル間の固有の接続を無視する。 本稿では,個々の画素のセマンティックな概念を強調する一段階適応フレームワークSePiCoを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-19T11:16:29Z)
• AFAN: Augmented Feature Alignment Network for Cross-Domain Object Detection [90.18752912204778]
  オブジェクト検出のための教師なしドメイン適応は、多くの現実世界のアプリケーションにおいて難しい問題である。 本稿では、中間領域画像生成とドメイン・アドバイザリー・トレーニングを統合した新しい機能アライメント・ネットワーク(AFAN)を提案する。 提案手法は、類似および異種ドメイン適応の双方において、標準ベンチマークにおける最先端の手法よりも大幅に優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-10T05:01:20Z)
• Semantic Distribution-aware Contrastive Adaptation for Semantic Segmentation [50.621269117524925]
  ドメイン適応セマンティックセグメンテーション(ドメイン適応セマンティックセグメンテーション)とは、特定のソースドメインのアノテーションだけで特定のターゲットドメイン上で予測を行うことを指す。 画素ワイド表示アライメントを可能にする意味分布対応コントラスト適応アルゴリズムを提案する。 複数のベンチマークでSDCAを評価し、既存のアルゴリズムを大幅に改善します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-11T13:21:25Z)
• More Separable and Easier to Segment: A Cluster Alignment Method for Cross-Domain Semantic Segmentation [41.81843755299211]
  上記の問題を緩和するために,ドメイン仮定の近接性に基づく新しいUDAセマンティックセマンティックセマンティクス手法を提案する。 具体的には、同じ意味を持つクラスタピクセルにプロトタイプクラスタリング戦略を適用し、ターゲットドメインピクセル間の関連付けをより良く維持します。 GTA5とSynthiaで行った実験は,本法の有効性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-07T10:24:18Z)
• Simultaneous Semantic Alignment Network for Heterogeneous Domain Adaptation [67.37606333193357]
  本稿では,カテゴリ間の相関を同時に利用し,各カテゴリ毎のセントロイドを整列させるために,aSimultaneous Semantic Alignment Network (SSAN)を提案する。 対象の擬似ラベルを利用することで、各カテゴリの特徴表現を整列させるために、ロバストな三重項中心のアライメント機構を明示的に適用する。 テキスト・ツー・イメージ、画像・画像・テキスト・ツー・テキストにわたる様々なHDAタスクの実験は、最先端のHDA手法に対するSSANの優位性を検証することに成功した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-04T16:20:37Z)
• Learning from Scale-Invariant Examples for Domain Adaptation in Semantic Segmentation [6.320141734801679]
  本稿では,自己教師付きドメイン適応のためのセマンティックセグメンテーションモデルのスケール不変性を利用した新しいアプローチを提案する。 我々のアルゴリズムは、一般に、オブジェクトや物のサイズに関係なく、セマンティックなラベリングは変更すべきである、という合理的な仮定に基づいている。 この制約はターゲットドメインのイメージに反し、異なるスケールのパッチ間でラベルの転送に使用できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-28T19:40:45Z)
• Unsupervised Domain Adaptive Object Detection using Forward-Backward Cyclic Adaptation [13.163271874039191]
  本稿では,フォワード・バック・サイクリック(FBC)トレーニングによる物体検出のための教師なし領域適応手法を提案する。 近年, 対角訓練に基づく領域適応法は, 限界特徴分布アライメントによる領域差最小化に有効であることが示された。 本稿では,後方ホッピングによるソースからターゲットへの適応と,前方通過によるターゲットからソースへの適応を反復的に計算するフォワード・バック・サイクル適応を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-03T06:24:58Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。