Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fairness Continual Learning Approach to Semantic Scene Understanding in Open-World Environments

論文の概要: Fairness Continual Learning Approach to Semantic Scene Understanding in Open-World Environments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15700v3
Date: Mon, 21 Aug 2023 18:35:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-23 11:15:21.894896
Title: Fairness Continual Learning Approach to Semantic Scene Understanding in Open-World Environments
Title（参考訳）: オープンワールド環境における意味的シーン理解への公平連続学習アプローチ
Authors: Thanh-Dat Truong, Hoang-Quan Nguyen, Bhiksha Raj, Khoa Luu
Abstract要約: 本稿では,意味的セグメンテーション問題に対するフェアネス連続学習手法を提案する。 The fairness objective, a new fairness continual learning framework based on class distributions。連続学習における重要な課題に対処するために, 新たにプロトタイプなコントラストクラスタリング損失を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 33.78036038343624
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Continual semantic segmentation aims to learn new classes while maintaining the information from the previous classes. Although prior studies have shown impressive progress in recent years, the fairness concern in the continual semantic segmentation needs to be better addressed. Meanwhile, fairness is one of the most vital factors in deploying the deep learning model, especially in human-related or safety applications. In this paper, we present a novel Fairness Continual Learning approach to the semantic segmentation problem. In particular, under the fairness objective, a new fairness continual learning framework is proposed based on class distributions. Then, a novel Prototypical Contrastive Clustering loss is proposed to address the significant challenges in continual learning, i.e., catastrophic forgetting and background shift. Our proposed loss has also been proven as a novel, generalized learning paradigm of knowledge distillation commonly used in continual learning. Moreover, the proposed Conditional Structural Consistency loss further regularized the structural constraint of the predicted segmentation. Our proposed approach has achieved State-of-the-Art performance on three standard scene understanding benchmarks, i.e., ADE20K, Cityscapes, and Pascal VOC, and promoted the fairness of the segmentation model.
Abstract（参考訳）: 連続的なセマンティックセグメンテーションは、以前のクラスからの情報を維持しながら新しいクラスを学ぶことを目的としている。先行研究は近年顕著な進歩を見せているが、連続的なセマンティックセグメンテーションにおける公平性の懸念に対処する必要がある。一方、フェアネスはディープラーニングモデルをデプロイする上で、特に人間や安全に関するアプリケーションにおいて、最も重要な要素の1つです。本稿では,意味的セグメンテーション問題に対するフェアネス連続学習手法を提案する。特に、フェアネス目標の下では、クラス分布に基づく新しいフェアネス連続学習フレームワークが提案されている。次に,連続学習における重要な課題,すなわち破滅的な忘れ方と背景シフトに対処するために,新しい先駆的コントラストクラスタリング損失を提案する。提案した損失は, 継続学習によく用いられる知識蒸留の新たな一般化学習パラダイムとして証明されている。さらに,提案した条件構造整合性損失は,予測セグメンテーションの構造制約をさらに規則化した。提案手法は,ADE20K,Cityscapes,Pascal VOCの3つの標準シーン理解ベンチマーク上での最先端性能を実現し,セグメンテーションモデルの公平性を向上した。

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