論文の概要: Pulling Target to Source: A New Perspective on Domain Adaptive Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13752v1
• Date: Tue, 23 May 2023 07:09:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 18:25:07.695388
• Title: Pulling Target to Source: A New Perspective on Domain Adaptive Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: ターゲットをソースにプルする: 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の新しい視点
• Authors: Haochen Wang and Yujun Shen and Jingjing Fei and Wei Li and Liwei Wu and Yuxi Wang and Zhaoxiang Zhang
• Abstract要約: 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からラベルなしターゲットドメインに知識を転送することを目的としています。 我々はT2S-DAを提案し、T2S-DAはドメイン適応のためのソースにターゲットを引っ張る形式として解釈する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.78786037080524
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain adaptive semantic segmentation aims to transfer knowledge from a labeled source domain to an unlabeled target domain. However, existing methods primarily focus on directly learning qualified target features, making it challenging to guarantee their discrimination in the absence of target labels. This work provides a new perspective. We observe that the features learned with source data manage to keep categorically discriminative during training, thereby enabling us to implicitly learn adequate target representations by simply \textbf{pulling target features close to source features for each category}. To this end, we propose T2S-DA, which we interpret as a form of pulling Target to Source for Domain Adaptation, encouraging the model in learning similar cross-domain features. Also, considering the pixel categories are heavily imbalanced for segmentation datasets, we come up with a dynamic re-weighting strategy to help the model concentrate on those underperforming classes. Extensive experiments confirm that T2S-DA learns a more discriminative and generalizable representation, significantly surpassing the state-of-the-art. We further show that our method is quite qualified for the domain generalization task, verifying its domain-invariant property.
• Abstract（参考訳）: 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からラベルなしターゲットドメインに知識を転送することを目的としている。 しかし,既存の手法は主に,対象とする特徴を直接学習することに集中しており,対象ラベルの欠如による識別の保証が困難である。 この作品は新しい視点を与える。 ソースデータで学習された機能は、トレーニング中も分類学的に識別できるため、各カテゴリのソース機能に近いターゲット機能を単に \textbf{pulling target features" するだけで、適切なターゲット表現を暗黙的に学習することができる。 この目的のために我々はT2S-DAを提案し、T2S-DAはドメイン適応のためのソースにターゲットを引っ張る形式であり、同様のクロスドメイン機能を学ぶモデルを促進する。 また、ピクセルカテゴリはセグメンテーションデータセットに対して非常に不均衡であるので、モデルがそれらの性能の低いクラスに集中するのに役立つ動的な再重み付け戦略を思いついた。 広範な実験により、T2S-DAはより差別的で一般化可能な表現を学び、最先端の状態をはるかに上回っていることが確認された。 さらに,本手法はドメイン一般化タスクに適しており,そのドメイン不変性を検証する。

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