論文の概要: Semi-supervised Domain Adaptation with Inter and Intra-domain Mixing for Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15855v1
• Date: Wed, 30 Aug 2023 08:44:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-31 14:12:08.396045
• Title: Semi-supervised Domain Adaptation with Inter and Intra-domain Mixing for Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 意味セグメンテーションのためのドメイン間およびドメイン内混合による半教師付きドメイン適応
• Authors: Weifu Fu, Qiang Nie, Jialin Li, Yuhuan Lin, Kai Wu, Yong Liu, Chengjie Wang
• Abstract要約: 半教師付きドメイン適応(SSDA)と呼ばれるより実用的なシナリオが提案されている。 本稿では,制限付き対象データとラベルなし対象データとの間のドメイン内情報を活用することの重要性を強調した。 ドメイン間ミキシングとドメイン内ミキシングから同時に学習することにより、ネットワークはより多くのドメイン不変の特徴をキャプチャし、ターゲットドメインのパフォーマンスを促進することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.87059846018127
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite recent advances in semantic segmentation, an inevitable challenge is the performance degradation caused by the domain shift in real application. Current dominant approach to solve this problem is unsupervised domain adaptation (UDA). However, the absence of labeled target data in UDA is overly restrictive and limits performance. To overcome this limitation, a more practical scenario called semi-supervised domain adaptation (SSDA) has been proposed. Existing SSDA methods are derived from the UDA paradigm and primarily focus on leveraging the unlabeled target data and source data. In this paper, we highlight the significance of exploiting the intra-domain information between the limited labeled target data and unlabeled target data, as it greatly benefits domain adaptation. Instead of solely using the scarce labeled data for supervision, we propose a novel SSDA framework that incorporates both inter-domain mixing and intra-domain mixing, where inter-domain mixing mitigates the source-target domain gap and intra-domain mixing enriches the available target domain information. By simultaneously learning from inter-domain mixing and intra-domain mixing, the network can capture more domain-invariant features and promote its performance on the target domain. We also explore different domain mixing operations to better exploit the target domain information. Comprehensive experiments conducted on the GTA5toCityscapes and SYNTHIA2Cityscapes benchmarks demonstrate the effectiveness of our method, surpassing previous methods by a large margin.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションの最近の進歩にもかかわらず、避けられない課題は、実際のアプリケーションのドメインシフトによるパフォーマンス低下である。 この問題に対する現在の支配的なアプローチは、unsupervised domain adaptation (uda)である。 しかし、UDAにラベル付きターゲットデータがないことは過度に制限され、性能が制限される。 この制限を克服するために、半教師ドメイン適応(ssda)と呼ばれるより実用的なシナリオが提案されている。 既存のSSDAメソッドは、UDAパラダイムから派生したもので、主にラベルのないターゲットデータとソースデータを活用することに焦点を当てている。 本稿では,限定ラベル付き対象データとラベルなし対象データとの間のドメイン内情報を活用することの重要性を強調し,ドメイン適応に大きく貢献する。 そこで本研究では,領域間混合とドメイン内混合の両方を組み込んだ新しいssaフレームワークを提案し,ドメイン間混合はソース・ターゲット領域間ギャップを緩和し,ドメイン内混合は利用可能なターゲット領域情報を豊かにする。 ドメイン間混合とドメイン内混合から同時に学習することで、ネットワークはより多くのドメイン不変な特徴を捉え、ターゲットドメインでの性能を高めることができる。 ターゲットとなるドメイン情報をより活用するために、異なるドメイン混合操作も検討します。 GTA5toCityscapesとSynTHIA2Cityscapesベンチマークで実施した総合的な実験により,提案手法の有効性が示された。

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