論文の概要: Learning to Generate Training Datasets for Robust Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02535v4
• Date: Tue, 12 Mar 2024 21:39:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 18:57:20.035549
• Title: Learning to Generate Training Datasets for Robust Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: ロバストなセマンティックセグメンテーションのためのトレーニングデータセット生成の学習
• Authors: Marwane Hariat, Olivier Laurent, R\'emi Kazmierczak, Shihao Zhang, Andrei Bursuc, Angela Yao and Gianni Franchi
• Abstract要約: セマンティックセグメンテーション手法の堅牢性を改善するための新しい手法を提案する。 我々は,現実的で可視な摂動画像を生成するために,新しい条件付き生成対向ネットワークであるRobustaを設計した。 我々の結果は、このアプローチが安全クリティカルなアプリケーションに有用である可能性を示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.9308918593436
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Semantic segmentation methods have advanced significantly. Still, their robustness to real-world perturbations and object types not seen during training remains a challenge, particularly in safety-critical applications. We propose a novel approach to improve the robustness of semantic segmentation techniques by leveraging the synergy between label-to-image generators and image-to-label segmentation models. Specifically, we design Robusta, a novel robust conditional generative adversarial network to generate realistic and plausible perturbed images that can be used to train reliable segmentation models. We conduct in-depth studies of the proposed generative model, assess the performance and robustness of the downstream segmentation network, and demonstrate that our approach can significantly enhance the robustness in the face of real-world perturbations, distribution shifts, and out-of-distribution samples. Our results suggest that this approach could be valuable in safety-critical applications, where the reliability of perception modules such as semantic segmentation is of utmost importance and comes with a limited computational budget in inference. We release our code at https://github.com/ENSTA-U2IS-AI/robusta.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーション法は著しく進歩している。 それでも、トレーニング中に見えない現実世界の摂動やオブジェクトタイプに対する堅牢性は、特に安全クリティカルなアプリケーションでは、依然として課題である。 本稿では,ラベル・ツー・イメージ・セグメンテーション・モデルとラベル・ツー・ラベル・セグメンテーション・モデルとの相乗効果を利用して,セグメンテーション手法の堅牢性を向上させる新しい手法を提案する。 具体的には,ロバスタを設計し,信頼性の高いセグメンテーションモデルのトレーニングに使用可能な,現実的で可視な摂動画像を生成する。 提案した生成モデルの詳細な研究を行い、下流セグメンテーションネットワークの性能とロバスト性を評価し、実世界の摂動、分布シフト、分布外サンプルの面におけるロバスト性を大幅に向上させることができることを示す。 提案手法は,セマンティックセグメンテーションなどの認識モジュールの信頼性が最重要であり,推論における計算予算が限られている,安全クリティカルなアプリケーションにおいて有用である可能性が示唆された。 コードをhttps://github.com/ENSTA-U2IS-AI/robusta.comでリリースします。

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