論文の概要: Hyperbolic Active Learning for Semantic Segmentation under Domain Shift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11180v3
• Date: Sat, 30 Sep 2023 00:45:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-03 14:05:05.940232
• Title: Hyperbolic Active Learning for Semantic Segmentation under Domain Shift
• Title（参考訳）: ドメインシフト下のセマンティックセグメンテーションのための双曲型アクティブラーニング
• Authors: Luca Franco, Paolo Mandica, Konstantinos Kallidromitis, Devin Guillory, Yu-Teng Li, Trevor Darrell, Fabio Galasso
• Abstract要約: セマンティックセグメンテーションのための画素レベルのアクティブラーニングに双曲型ニューラルネットワークを導入する。 我々の定式化において、双曲半径は説明できないクラス複雑性の推定因子として現れる。 提案するHALOは,ドメインシフト下でのセマンティックセマンティックセグメンテーションのための,アクティブラーニングにおける新たな最先端技術である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.991393276498286
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a hyperbolic neural network approach to pixel-level active learning for semantic segmentation, and propose a novel geometric interpretation of the hyperbolic geometry that arises bottom-up from the statistics of the data. In our formulation the hyperbolic radius emerges as an estimator of the unexplained class complexity, which encompasses the class intrinsic complexity and its scarcity in the dataset. The unexplained class complexity serves as a metric indicating the likelihood that acquiring a particular pixel would contribute to enhancing the data information. We combine this quantity with prediction uncertainty to compute an acquisition score that identifies the most informative pixels for oracle annotation. Our proposed HALO (Hyperbolic Active Learning Optimization) sets a new state-of-the-art in active learning for semantic segmentation under domain shift, and surpasses the supervised domain adaptation performance while only using a small portion of labels (i.e., 1%). We perform extensive experimental analysis based on two established benchmarks, i.e. GTAV $\rightarrow$ Cityscapes and SYNTHIA $\rightarrow$ Cityscapes, and we additionally test on Cityscape $\rightarrow$ ACDC under adverse weather conditions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,意味セグメンテーションのためのピクセルレベルアクティブラーニングへの双曲ニューラルネットワークアプローチを導入し,データの統計からボトムアップする双曲幾何学の新たな幾何学的解釈を提案する。 この定式化において、双曲半径は、クラス固有の複雑さとそのデータセットの不足を包含する説明できないクラスの複雑性の推定子として現れる。 説明されていないクラスの複雑さは、特定のピクセルを取得することがデータ情報の強化に寄与する可能性を示すメトリクスとして役立ちます。 この量と予測の不確実性を組み合わせることで、オラクルアノテーションの最も情報性の高いピクセルを識別する取得スコアを計算する。 提案するhalo(hyperbolic active learning optimization)は,領域シフトによる意味セグメンテーションのためのアクティブラーニングの新たな最先端を設定し,ラベルのごく一部(すなわち1%)のみを使用して,教師ありドメイン適応性能を上回った。 我々は、GTAV $\rightarrow$CityscapesとSynTHIA $\rightarrow$Cityscapesという2つの確立されたベンチマークに基づいて、広範な実験分析を行い、悪天候下でCityscape $\rightarrow$ACDCを試験する。

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