論文の概要: Pseudo-Trilateral Adversarial Training for Domain Adaptive Traversability Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14370v1
• Date: Mon, 26 Jun 2023 00:39:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 15:13:45.821241
• Title: Pseudo-Trilateral Adversarial Training for Domain Adaptive Traversability Prediction
• Title（参考訳）: ドメイン適応的トラバーサビリティ予測のための擬似三元交叉訓練
• Authors: Zheng Chen, Durgakant Pushp, Jason M. Gregory, Lantao Liu
• Abstract要約: トラバーサビリティ予測は、自律ナビゲーションの基本的な認識能力である。 非教師なしドメイン適応(UDA)を行うために、粗大なアライメント(CALI)を採用する新しい知覚モデルを提案する。 いくつかの挑戦的なドメイン適応設定において、提案したモデルが複数のベースラインよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.145900996884993
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traversability prediction is a fundamental perception capability for autonomous navigation. Deep neural networks (DNNs) have been widely used to predict traversability during the last decade. The performance of DNNs is significantly boosted by exploiting a large amount of data. However, the diversity of data in different domains imposes significant gaps in the prediction performance. In this work, we make efforts to reduce the gaps by proposing a novel pseudo-trilateral adversarial model that adopts a coarse-to-fine alignment (CALI) to perform unsupervised domain adaptation (UDA). Our aim is to transfer the perception model with high data efficiency, eliminate the prohibitively expensive data labeling, and improve the generalization capability during the adaptation from easy-to-access source domains to various challenging target domains. Existing UDA methods usually adopt a bilateral zero-sum game structure. We prove that our CALI model -- a pseudo-trilateral game structure is advantageous over existing bilateral game structures. This proposed work bridges theoretical analyses and algorithm designs, leading to an efficient UDA model with easy and stable training. We further develop a variant of CALI -- Informed CALI (ICALI), which is inspired by the recent success of mixup data augmentation techniques and mixes informative regions based on the results of CALI. This mixture step provides an explicit bridging between the two domains and exposes underperforming classes more during training. We show the superiorities of our proposed models over multiple baselines in several challenging domain adaptation setups. To further validate the effectiveness of our proposed models, we then combine our perception model with a visual planner to build a navigation system and show the high reliability of our model in complex natural environments.
• Abstract（参考訳）: トラバーサビリティ予測は自律ナビゲーションの基本的な認識能力である。 ディープニューラルネットワーク(DNN)は、過去10年間、トラバーサビリティを予測するために広く使われてきた。 DNNのパフォーマンスは、大量のデータを活用することで大幅に向上する。 しかし、異なる領域におけるデータの多様性は予測性能に大きなギャップを生じさせる。 本研究では,非教師付きドメイン適応(UDA)を実現するために,粗大なアライメント(CALI)を採用した新しい擬三元対角モデルを提案する。 本研究の目的は,高効率で認識モデルを転送し,高額なデータラベリングを排除し,アクセスが容易なソースドメインから様々な挑戦対象ドメインへの適応時の一般化能力を向上させることである。 既存のUDAメソッドは通常、両側のゼロサムゲーム構造を採用する。 擬似三角形ゲーム構造であるCALIモデルは、既存の二角形ゲーム構造よりも有利であることを示す。 この提案は理論的解析とアルゴリズム設計を橋渡しし、容易で安定したトレーニングを持つ効率的なudaモデルへと繋がる。 さらに,CALIの変種であるInformed CALI (ICALI) を開発し,CALIの結果に基づいて情報領域を混合するデータ拡張手法の最近の成功にインスパイアされた。 この混合ステップは、2つのドメイン間の明示的なブリッジを提供し、トレーニング中にパフォーマンスの低いクラスを公開する。 複数のドメイン適応セットアップにおいて,提案モデルが複数のベースラインに対して優れていることを示す。 提案モデルの有効性をさらに検証するために,視覚プランナーと知覚モデルを組み合わせることでナビゲーションシステムを構築し,複雑な自然環境におけるモデルの信頼性を示す。

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