論文の概要: Similarity Min-Max: Zero-Shot Day-Night Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08779v3
• Date: Sun, 5 Nov 2023 05:55:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 21:37:27.595353
• Title: Similarity Min-Max: Zero-Shot Day-Night Domain Adaptation
• Title（参考訳）: 類似性 Min-Max: ゼロショットデイナイトドメイン適応
• Authors: Rundong Luo, Wenjing Wang, Wenhan Yang, Jiaying Liu
• Abstract要約: 低照度条件は人間の視覚経験を妨げるだけでなく、下流の視覚タスクにおけるモデルの性能を低下させる。 この論文は、境界適用性、すなわちゼロショットの昼夜ドメイン適応に関するより複雑なシナリオに挑戦する。 我々は、それらを統一された枠組みで考える類似性 min-max パラダイムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.923298434948606
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Low-light conditions not only hamper human visual experience but also degrade the model's performance on downstream vision tasks. While existing works make remarkable progress on day-night domain adaptation, they rely heavily on domain knowledge derived from the task-specific nighttime dataset. This paper challenges a more complicated scenario with border applicability, i.e., zero-shot day-night domain adaptation, which eliminates reliance on any nighttime data. Unlike prior zero-shot adaptation approaches emphasizing either image-level translation or model-level adaptation, we propose a similarity min-max paradigm that considers them under a unified framework. On the image level, we darken images towards minimum feature similarity to enlarge the domain gap. Then on the model level, we maximize the feature similarity between the darkened images and their normal-light counterparts for better model adaptation. To the best of our knowledge, this work represents the pioneering effort in jointly optimizing both aspects, resulting in a significant improvement of model generalizability. Extensive experiments demonstrate our method's effectiveness and broad applicability on various nighttime vision tasks, including classification, semantic segmentation, visual place recognition, and video action recognition. Code and pre-trained models are available at https://red-fairy.github.io/ZeroShotDayNightDA-Webpage/.
• Abstract（参考訳）: 低照度条件は人間の視覚経験を妨げるだけでなく、下流の視覚タスクにおけるモデルの性能を低下させる。 既存の作業は昼夜のドメイン適応において著しく進歩するが、それらはタスク固有の夜間データセットから派生したドメイン知識に大きく依存する。 本稿では、夜間データに依存しないゼロショットの昼夜領域適応という、境界適用性を伴うより複雑なシナリオに挑戦する。 画像レベルの翻訳やモデルレベルの適応を強調する以前のゼロショット適応アプローチとは異なり、これらを統一されたフレームワークで考慮した類似性min-maxパラダイムを提案する。 画像レベルでは、最小限の機能の類似性に向かって画像を暗くして、ドメインギャップを拡大します。 そして、モデルレベルでは、暗い画像と通常の光との特徴の類似性を最大化し、より良いモデル適応を行う。 私たちの知る限りでは、この研究は両方の側面を共同で最適化する先駆的な取り組みであり、結果としてモデルの一般化性が大幅に向上します。 提案手法は,分類,意味セグメンテーション,視覚位置認識,映像行動認識など,様々な夜間視覚タスクにおいて有効性と幅広い適用性を示す。 コードと事前トレーニングされたモデルは、https://red-fairy.github.io/zeroshotdaynightda-webpage/で入手できる。

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