論文の概要: Augment Features Beyond Color for Domain Generalized Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01703v1
- Date: Tue, 4 Jul 2023 13:18:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-06 16:58:02.422677
- Title: Augment Features Beyond Color for Domain Generalized Segmentation
- Title（参考訳）: ドメイン一般化セグメンテーションのための色を超えた拡張機能
- Authors: Qiyu Sun, Pavlo Melnyk, Michael Felsberg, Yang Tang
- Abstract要約: ドメイン一般化セマンティックセグメンテーション(DGSS)は必須だが非常に難しい課題である。
提案手法は,RICAとRFDAの2つのモジュールからなる。
我々は広範囲にわたる実験を行い、合成GTAVとSynTHIAから実際のCityscapes、BDDS、Mapillaryのデータセットへの一般化結果から、DGSSの最先端性能を実現することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.760191032951226
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Domain generalized semantic segmentation (DGSS) is an essential but highly
challenging task, in which the model is trained only on source data and any
target data is not available. Previous DGSS methods can be partitioned into
augmentation-based and normalization-based ones. The former either introduces
extra biased data or only conducts channel-wise adjustments for data
augmentation, and the latter may discard beneficial visual information, both of
which lead to limited performance in DGSS. Contrarily, our method performs
inter-channel transformation and meanwhile evades domain-specific biases, thus
diversifying data and enhancing model generalization performance. Specifically,
our method consists of two modules: random image color augmentation (RICA) and
random feature distribution augmentation (RFDA). RICA converts images from RGB
to the CIELAB color model and randomizes color maps in a perception-based way
for image enhancement purposes. We further this augmentation by extending it
beyond color to feature space using a CycleGAN-based generative network, which
complements RICA and further boosts generalization capability. We conduct
extensive experiments, and the generalization results from the synthetic GTAV
and SYNTHIA to the real Cityscapes, BDDS, and Mapillary datasets show that our
method achieves state-of-the-art performance in DGSS.
- Abstract（参考訳）: ドメイン一般化セマンティックセグメンテーション(dgss)は必須だが、非常に難しいタスクであり、モデルがソースデータのみに基づいてトレーニングされ、ターゲットデータも利用できない。
従来のDGSSメソッドは拡張ベースと正規化ベースに分割できる。
前者は余分なバイアス付きデータを導入するか、あるいはデータ拡張のためのチャネルワイズ調整のみを実行するか、後者は有益な視覚情報を捨て、どちらもDGSSの限られた性能に繋がる。
一方,本手法はチャネル間変換を行い,その一方でドメイン固有のバイアスを回避し,データの多様化とモデル一般化性能の向上を図る。
具体的には,ランダム画像色拡張 (rica) とランダム特徴分布拡張 (rfda) の2つのモジュールからなる。
RICAは、RGBからの画像をCIELABカラーモデルに変換し、知覚に基づく画像強調のための色マップをランダム化する。
我々はさらに、RICAを補完するCycleGANベースの生成ネットワークを用いて色を超えて特徴空間に拡張し、さらに一般化能力を高めることにより、この拡張を行う。
我々は広範な実験を行い,合成gtavとシンセサイアから実際の都市景観,bdd,mapillaryデータセットへの一般化結果から,dgssにおける最先端性能を実現することを示す。
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