論文の概要: Condition-Invariant Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17349v2
• Date: Fri, 22 Dec 2023 18:26:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-25 18:45:36.638427
• Title: Condition-Invariant Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 条件不変意味セグメンテーション
• Authors: Christos Sakaridis, David Bruggemann, Fisher Yu, Luc Van Gool
• Abstract要約: 従来の研究は、ほとんどの特徴レベル適応法は、敵対的訓練を採用し、合成から現実的適応で検証されているが、条件レベル適応において限界的な利得をもたらすことを示した。 本稿では,ネットワークのエンコーダから抽出した内部ネットワーク機能を元から整列させることにより,特徴レベルの適応を行う上で,スタイリングを活用することを提案する。 本研究では,現状のドメイン適応アーキテクチャに基づいて条件-不変(Condition-Invariant, CISS)という手法を実装し,条件レベル適応の優れた結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.2267063249525
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adaptation of semantic segmentation networks to different visual conditions is vital for robust perception in autonomous cars and robots. However, previous work has shown that most feature-level adaptation methods, which employ adversarial training and are validated on synthetic-to-real adaptation, provide marginal gains in condition-level adaptation, being outperformed by simple pixel-level adaptation via stylization. Motivated by these findings, we propose to leverage stylization in performing feature-level adaptation by aligning the internal network features extracted by the encoder of the network from the original and the stylized view of each input image with a novel feature invariance loss. In this way, we encourage the encoder to extract features that are already invariant to the style of the input, allowing the decoder to focus on parsing these features and not on further abstracting from the specific style of the input. We implement our method, named Condition-Invariant Semantic Segmentation (CISS), on the current state-of-the-art domain adaptation architecture and achieve outstanding results on condition-level adaptation. In particular, CISS sets the new state of the art in the popular daytime-to-nighttime Cityscapes$\to$Dark Zurich benchmark. Furthermore, our method achieves the second-best performance on the normal-to-adverse Cityscapes$\to$ACDC benchmark. CISS is shown to generalize well to domains unseen during training, such as BDD100K-night. Code is publicly available at https://github.com/SysCV/CISS .
• Abstract（参考訳）: セマンティクスセグメンテーションネットワークの異なる視覚条件への適応は、自律走行車やロボットのロバストな知覚に不可欠である。 しかし、従来の研究は、ほとんどの特徴レベル適応法は、敵対的トレーニングを採用し、合成から現実への適応で検証されているが、条件レベル適応では限界ゲインを与え、スタイリゼーションによる単純なピクセルレベル適応により性能が向上することを示した。 これらの結果から,ネットワークのエンコーダが抽出した内部ネットワーク特徴と,各入力画像のスタイリングビューとを新たな特徴分散損失に整合させることにより,特徴レベルの適応を行う上でのスタイル化を活用することを提案する。 このようにして、エンコーダは入力のスタイルに不変な特徴を抽出することを奨励し、デコーダはこれらの特徴を解析することに集中でき、入力の特定のスタイルからさらに抽象化することができない。 本研究では,現状のドメイン適応アーキテクチャに基づいて条件不変セマンティックセマンティックセマンティックセマンティックシグメンテーション (CISS) という手法を実装し,条件レベル適応の優れた結果を得る。 特に、CISSは、人気の高い昼から夜までのCityscapes$\to$Dark Zurichベンチマークで、アートの新たな状態を設定している。 さらに,本手法は,通常の都市景観$\to$ACDCベンチマークにおける2番目に高い性能を実現する。 CISSはBDD100K-nightのようなトレーニング中に見つからない領域によく一般化している。 コードはhttps://github.com/SysCV/CISSで公開されている。

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